ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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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 Acumatica と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAcumatica 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Acumatica 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Acumatica と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Acumatica 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Acumatica 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Acumatica を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからAcumatica 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 --jars /CData/CData JDBC Driver for Acumatica/lib/cdata.jdbc.acumatica.jar
Acumatica に接続するには、次の接続プロパティを設定してください。
詳細については、CData ドライバードキュメントの「はじめに」を参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Acumatica 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.acumatica.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 acumatica_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:acumatica:Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;").option("dbtable","Events").option("driver","cdata.jdbc.acumatica.AcumaticaDriver").load()
Acumatica をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> acumatica_df.registerTable("events")
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> acumatica_df.sqlContext.sql("SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = 1").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなAcumatica データを取得できました!これでAcumatica との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Acumatica をApache Spark で使って、Acumatica 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。