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Apache Spark でXero Data をSQL で操作

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

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

CData JDBC Driver for Xero をインストール

CData JDBC Driver for Xero 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 を起動してXero Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Xero JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Xero/lib/cdata.jdbc.xero.jar
  2. With the shell running, you can connect to Xero with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    To connect, set the Schema connection property in addition to any authentication values. Xero offers authentication for private applications, public applications, and partner applications. You will need to set the XeroAppAuthentication property to PUBLIC, PRIVATE, or PARTNER, depending on the type of application configured. To connect from a private application, you will additionally need to set the OAuthAccessToken, OAuthClientId, OAuthClientSecret, CertificateStoreType, CertificateStore, and CertificateStorePassword.

    To connect from a public or partner application, you can use the embedded OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL, or you can register an app to obtain your own OAuth values.

    See the "Getting Started" chapter of the help documentation for a guide to authenticating to Xero.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Xero JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.xero.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    scala> val xero_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:xero:").option("dbtable","Items").option("driver","cdata.jdbc.xero.XeroDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Xero data as a temporary table:

    scala> xero_df.registerTable("items")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> xero_df.sqlContext.sql("SELECT Name, QuantityOnHand FROM Items WHERE Name = Golf balls - white single").collect.foreach(println)

    You will see the results displayed in the console, similar to the following:

Using the CData JDBC Driver for Xero in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Xero data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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