ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →無償トライアル:
無償トライアルへ製品の情報と無償トライアルへ:
Xero WorkflowMax に連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。
杉本和也
リードエンジニア
JDBC Driver
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 XeroWorkflowMax と組み合わせると、Spark はリアルタイムXero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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。
CData JDBC Driver for XeroWorkflowMax 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 --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)
You will see the results displayed in the console, similar to the following:
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。是非、30日の無償評価版 をダウンロードしてお試しください。