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Apache Spark でSAP 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SAP にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるSAP 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 SAPERP と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSAP 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SAP 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SAP と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SAP 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SAP 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SAP を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for SAPERP をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからSAPERP 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SAP のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for SAPERP JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for SAPERP/lib/cdata.jdbc.saperp.jar - Shell でJDBC URL を使ってSAP に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
CData 製品はSAP system にJCo JAR ファイルで接続します。Jco JAR ファイルの使い方は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
また、SAP システムにSOAP Web service で接続することが可能です。SOAP アクセスには、Client、RFCUrl、User、Password の接続プロパティを入力します。
詳細情報はobtaining the connection properties 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、SAP 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.saperp.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 saperp_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:saperp:Host=sap.mydomain.com;User=EXT90033;Password=xxx;Client=800;System Number=09;ConnectionType=Classic;Location=C:/mysapschemafolder;").option("dbtable","MARA").option("driver","cdata.jdbc.saperp.SAPERPDriver").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。
SAP をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> saperp_df.registerTable("mara")-
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> saperp_df.sqlContext.sql("SELECT MANDT, MBRSH FROM MARA WHERE ERNAM = BEHRMANN").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなSAP のデータを取得できました！これでSAP との連携は完了です。
CData JDBC Driver for SAPERP をApache Spark で使って、SAP 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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