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こんにちは!リードエンジニアの杉本です。
Apache Spark は大規模データ処理のための高速エンジンです。CData JDBC Driver for Smaregi と組み合わせると、Spark はリアルタイムでスマレジ のデータに連携して処理ができます。本記事では、Spark シェルに接続してスマレジ をクエリする方法について解説します。
CData JDBC Driver は、最適化されたデータ処理がドライバーに組み込まれているため、リアルタイムスマレジ と対話するための高いパフォーマンスを提供します。スマレジ に複雑なSQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計など、サポートされているSQL操作を直接スマレジ にプッシュし、組込みSQL エンジンを使用してサポートされていない操作(SQL 関数やJOIN 操作)をクライアント側で処理します。組み込みの動的メタデータクエリを使用すると、ネイティブデータ型を使用してスマレジ を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからSmaregi JDBC Driver の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Smaregi/lib/cdata.jdbc.smaregi.jar
スマレジドライバーには、ContractId およびAccessToken パラメータが必要です。
ContractId: アカウントの契約ID。これは受信設定セクションでも確認できます。
AccessToken: 受信設定セクションのアクセストークン。
JDBC 接続文字列URL の作成には、スマレジ JDBC Driver にビルトインされたデザイナを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインでJAR ファイルを実行するとデザイナが開きます。
java -jar cdata.jdbc.smaregi.jar
接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。
scala> val smaregi_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:smaregi:ContractId=mycontractid;AccessToken=myaccesstoken;").option("dbtable","Products").option("driver","cdata.jdbc.smaregi.SmaregiDriver").load()
スマレジ をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> smaregi_df.registerTable("products")
データに対して、次のようなカスタムSQL クエリを実行します。
scala> smaregi_df.sqlContext.sql("SELECT ProductName, Description FROM Products WHERE ProductId = 666666").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなスマレジ のデータを取得できました!これでスマレジ との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Smaregi をApache Spark で使って、スマレジ に対して、複雑かつハイパフォーマンスなクエリを実行できます。30日の無償評価版 をダウンロードしてぜひお試しください。