ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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Square JDBC Driver 相談したいSquare のTransaction、Items、Subscriptions データをJava ベースのアプリケーションから手軽に連携。
CData
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 Square と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSquare 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Square 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Square と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Square 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Square 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Square 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Square 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 Square/lib/cdata.jdbc.square.jar
Square OAuth 認証標準を使用します。OAuth を使用して認証するには、Square にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を入手します。OAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご覧ください。
追加でLocationId を指定する必要がある場合があります。Locations テーブルをクエリすることでLocations のId を取得できます。または、クエリの検索項目にLocationId を設定することもできます。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Square 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.square.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 square_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:square:OAuthClientId=MyAppId;OAuthClientSecret=MyAppSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;LocationId=MyDefaultLocation;").option("dbtable","Refunds").option("driver","cdata.jdbc.square.SquareDriver").load()
Square をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> square_df.registerTable("refunds")
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> square_df.sqlContext.sql("SELECT Reason, RefundedMoneyAmount FROM Refunds WHERE Type = FULL").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSquare データを取得できました!これでSquare との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Square をApache Spark で使って、Square 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。