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Apache Spark でSQL Analysis Services データをSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSQL Analysis Services にデータ連携。

Apache Spark は大規模データ処理のための高速で一般的なエンジンです。CData JDBC Driver for SQL Analysis Services と組み合わせると、Spark はリアルタイムSQL Analysis Services にデータ連携して処理ができます。ここでは、Spark シェルに接続してSQL Analysis Services をクエリする方法について説明します。

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SQL Analysis Services と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services をインストール

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services インストーラをダウンロードし、パッケージを解凍し、JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。

Spark Shell を起動してSQL Analysis Services データに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for SQL Analysis Services JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for SQL Analysis Services/lib/cdata.jdbc.ssas.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってSQL Analysis Services に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

    接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。

    SQL をSQL Server Analysis Services に実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。

    • HTTP 認証

      AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。

    • Windows (NTLM)

      Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。

    • Kerberos およびKerberos Delegation

      Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、本製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。

    • SSL/TLS:

      デフォルトでは、本製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。

    You can then access any cube as a relational table: When you connect the data provider retrieves SSAS metadata and dynamically updates the table schemas. Instead of retrieving metadata every connection, you can set the CacheLocation property to automatically cache to a simple file-based store.

    See the Getting Started section of the CData documentation, under Retrieving Analysis Services Data, to execute SQL-92 queries to the cubes.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    JDBC 接続文字列URL の作成には、SQL Analysis Services 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.ssas.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 ssas_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:ssas:User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://localhost/OLAP/msmdpump.dll;").option("dbtable","Adventure_Works").option("driver","cdata.jdbc.ssas.SSASDriver").load()
  3. 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。
  4. SQL Analysis Services をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> ssas_df.registerTable("adventure_works")
  5. 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> ssas_df.sqlContext.sql("SELECT Fiscal_Year, Sales_Amount FROM Adventure_Works WHERE Fiscal_Year = FY 2008").collect.foreach(println)

    You will see the results displayed in the console, similar to the following:

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services をApache Spark で使って、SQL Analysis Services 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。

 
 
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