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Apache Spark でOData 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OData にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるOData 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 OData と組み合わせると、Spark はリアルタイムでOData 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OData 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OData と対話するための高いパフォーマンスを提供します。OData 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OData 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OData を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for OData をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからOData 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OData のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for OData JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for OData/lib/cdata.jdbc.odata.jar - Shell でJDBC URL を使ってOData に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
OData への接続
OData に接続するには、Url を有効なOData サービスルートURI に設定する必要があります。 OData サービスにルートドキュメントがない場合、テーブルとして公開したい特定のエンティティをFeedURL に指定してください。
OData への認証
OData は、以下を経由する認証をサポートします。
- HTTP
- Kerberos
- SharePoint Online
- OAuth
- Azure AD
HTTP 認証スキーム
HTTP で認証する場合は、次の表に従ってAuthScheme を設定します。
Scheme AuthScheme その他の設定 None None 認証を必要としない場合に使用。 Basic Basic User、Password NTLM NTLM User、Password Digest（サポートされている場合） Digest User、Password その他の認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。
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、OData 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.odata.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 odata_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:odata:URL=http://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc;UseIdUrl=True;OData Version=4.0;Data Format=ATOM;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.odata.ODataDriver").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。
OData をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> odata_df.registerTable("orders")-
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> odata_df.sqlContext.sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = New York").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなOData のデータを取得できました！これでOData との連携は完了です。
CData JDBC Driver for OData をApache Spark で使って、OData 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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