ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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 Odoo と組み合わせると、Spark はリアルタイムでOdoo 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Odoo 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Odoo と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Odoo 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Odoo 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Odoo 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Odoo 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 Odoo/lib/cdata.jdbc.odoo.jar
接続するには、Url を有効なOdoo サイトに設定し、User およびPassword を接続するユーザーの接続の詳細に設定し、Database をOdoo データベースに設定します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Odoo 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.odoo.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 odoo_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:odoo:User=MyUser;Password=MyPassword;URL=http://MyOdooSite/;Database=MyDatabase;").option("dbtable","res_users").option("driver","cdata.jdbc.odoo.OdooDriver").load()
Odoo をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> odoo_df.registerTable("res_users")
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> odoo_df.sqlContext.sql("SELECT name, email FROM res_users WHERE id = 1").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなOdoo データを取得できました!これでOdoo との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Odoo をApache Spark で使って、Odoo 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。