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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 SybaseIQ と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSybase IQ 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Sybase IQ 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Sybase IQ と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sybase IQ 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Sybase IQ 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Sybase IQ 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SybaseIQ 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 SybaseIQ/lib/cdata.jdbc.sybaseiq.jar
SybaseIQ への接続には、User、Password、Server、Database のプロパティを設定します。TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Sybase IQ 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.sybaseiq.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 sybaseiq_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sybaseiq:User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=Northwind").option("dbtable","Products").option("driver","cdata.jdbc.sybaseiq.SybaseIQDriver").load()
Sybase IQ をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> sybaseiq_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> sybaseiq_df.sqlContext.sql("SELECT ProductName, Price FROM Products WHERE ProductName = Konbu").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSybase IQ データを取得できました!これでSybase IQ との連携は完了です。
CData JDBC Driver for SybaseIQ をApache Spark で使って、Sybase IQ 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。