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Apache Spark でPORTERS 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PORTERS にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるPORTERS 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PORTERS 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PORTERS 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PORTERS と対話するための高いパフォーマンスを提供します。PORTERS 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PORTERS 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PORTERS 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PORTERS 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PORTERS に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
PORTERS（HRBC）に接続するには、PORTERS のAppID とAppSecret が必要です。AppID とAppSecret はPORTERS サポートチームに依頼して取得できます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 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、PORTERS 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\HRBC.apip;ProfileSettings='Partition=5226;AppID=my_app_id;AppSecret=my_app_secret;'").option("dbtable","BoardList").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。
PORTERS をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("boardlist")-
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 Name, Description FROM BoardList WHERE BoardId = 1").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなPORTERS のデータを取得できました！これでPORTERS との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、PORTERS 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
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