各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
Apache Spark で請求管理ロボ のデータをSQL で操作する方法
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark で請求管理ロボ にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できる請求管理ロボ 連携のシナリオ
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 API と組み合わせると、Spark はリアルタイムで請求管理ロボ のデータに連携して処理ができます。本記事では、Spark シェルに接続して請求管理ロボ 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、リアルタイム請求管理ロボ と対話するための高いパフォーマンスを提供します。請求管理ロボ 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操作を直接請求管理ロボ 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請求管理ロボ を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for API をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからAPI 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 を起動して請求管理ロボ のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for API JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for API/lib/cdata.jdbc.api.jar - Shell でJDBC URL を使って請求管理ロボ に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
BillingRobo に接続するためには、BillingRobo API キーとユーザー名が必要です。API キーは、BillingRobo のAPI 設定ページで生成できます。これらの情報を取得したら、ProfileSettings の接続プロパティに設定してください。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
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、請求管理ロボ 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.api.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 api_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:api:Profile=C:\profiles\BillingRobo.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;User=user_name;'").option("dbtable","BillDetails").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").load() - 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。
請求管理ロボ をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("billdetails")-
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> api_df.sqlContext.sql("SELECT BillingCode, ClearingStatus FROM BillDetails WHERE BillDetailId = 1").collect.foreach(println)コンソールで、次のような請求管理ロボ のデータを取得できました！これで請求管理ロボ との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、請求管理ロボ 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。
Apache Spark の設定
関連コンテンツ
