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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SuiteCRM JDBC Driver 相談したいリード、連絡先、商談、アカウントを含むSuiteCRM アカウントデータに連携するパワフルなJava アプリケーションを素早く作成して配布。
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 SuiteCRM と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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 SuiteCRM/lib/cdata.jdbc.suitecrm.jar
次の接続プロパティを設定すると、V4.1 API 経由でSuiteCRM データに接続できます。
SuiteCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。
JDBC 接続文字列URL の作成には、SuiteCRM 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.suitecrm.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 suitecrm_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:suitecrm:URL=http://mySuiteCRM.com;User=myUser;Password=myPassword;").option("dbtable","Accounts").option("driver","cdata.jdbc.suitecrm.SuiteCRMDriver").load()
SuiteCRM をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> suitecrm_df.registerTable("accounts")
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> suitecrm_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Industry FROM Accounts WHERE Industry = Manufacturing").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSuiteCRM データを取得できました!これでSuiteCRM との連携は完了です。
CData JDBC Driver for SuiteCRM をApache Spark で使って、SuiteCRM 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。