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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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 XeroWorkflowMax と組み合わせると、Spark はリアルタイムでXero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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XeroWorkflowMax 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 XeroWorkflowMax/lib/cdata.jdbc.xeroworkflowmax.jar
WorkflowMax API に接続するには、Xero からAPIKey とAccountKey を取得します。取得については、 Xero のサポートにお問い合わせ頂く必要があります。(https://www.workflowmax.com/contact-us).
API キーとAccount キーを取得したら、APIKey とAccountKey 接続プロパティの値を設定してください。 これらが設定されれば、接続の準備は完了です。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Xero WorkflowMax 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.xeroworkflowmax.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 xeroworkflowmax_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:xeroworkflowmax:APIKey=myApiKey;AccountKey=myAccountKey;").option("dbtable","Clients").option("driver","cdata.jdbc.xeroworkflowmax.XeroWorkflowMaxDriver").load()
Xero WorkflowMax をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> xeroworkflowmax_df.registerTable("clients")
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> xeroworkflowmax_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = Cynthia").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなXero WorkflowMax データを取得できました!これでXero WorkflowMax との連携は完了です。
CData JDBC Driver for XeroWorkflowMax をApache Spark で使って、Xero WorkflowMax 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。