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Apache Spark でxBase データをSQL で操作する方法

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

杉本和也
リードエンジニア

最終更新日:2023-09-04
xbase ロゴ

CData

jdbc ロゴ画像
Apache Spark ロゴ

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 xBase と組み合わせると、Spark はリアルタイムでxBase 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xBase 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xBase と対話するための高いパフォーマンスを提供します。xBase 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xBase 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xBase を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for xBase をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからxBase 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 を起動してxBase データに接続

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

    DataSource プロパティを.dbf ファイルを含むフォルダの名前に設定してください。 .dbf 以外の拡張子を持つxBase テーブルのファイルで動作するようにするには、IncludeFiles プロパティを指定してください。 複数の拡張子をカンマ区切りリストで指定します。

    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、xBase 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.xbase.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 xbase_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:xbase:DataSource=MyDBFFilesFolder;").option("dbtable","Invoices").option("driver","cdata.jdbc.xbase.xBaseDriver").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. xBase をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> xbase_df.registerTable("invoices")
  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> xbase_df.sqlContext.sql("SELECT Company, Total FROM Invoices WHERE Class = ASSET").collect.foreach(println)

    コンソールで、次のようなxBase データを取得できました!これでxBase との連携は完了です。

    xBase をApache Spark から取得

CData JDBC Driver for xBase をApache Spark で使って、xBase 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。

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