Spark とのデータ連携に最適なSpark Drivers & Connectors

双方向データドライバーを使って、BI、アナリティクス、帳票ツールからApache Spark にデータ連携。標準SQL をSpark SQL にマッピング。 Spark のデータをBI・ETL ツールやExcel、データベース、カスタムソリューションとノーコードで連携。





BI & アナリティクス



CData のドライバーは、リアルタイムSpark データをBI、アナリティクス、帳票、データビジュアライゼーション製品にシームレスに連携します。Spark データに簡単に接続して、使い慣れたツールからハイパフォーマンスかつ、高度なSQL クエリを実現します。

詳しくはこちら: BI & アナリティクス連携

主要な BI & アナリティクススツールからの連携



Power BI Desktop: リアルタイム Spark に連携するレポートをPower BI で作成 MicroStrategy: Spark からJDBC Driver を使ってMicroStrategy に接続してみた QlikView: QlikView でSpark にODBC 接続でつないでみた Dash: Dash を使って、Kintone データに連携するウェブアプリケーションを開発 SAS: ODBC Driver for Spark を使って、SAS からリアルタイムレポートや分析を実施 Tableau: Spark データをTableau でビジュアライズ Actionista!: 国産BI ツールのActionista! からSpark に直接連携してビジュアライズ Alteryx Designer: Alteryx DesignerにてSpark データをデータプレパレーション・データブレンディング・分析 Amazon QuickSight: Amazon QuickSight でSpark データのインタラクティブダッシュボードを構築 Aqua Data Studio: Aqua Data Studio からSpark にデータ連携 Birst: Birst でSpark データのビジュアライゼーションを構築 board: Spark データをBoard に連携してビジュアライズを作成 biz-Stream: Spark データを帳票ツールbiz-Stream で連携利用する方法 Create!Form: 帳票作成ツールのCreate!Form でSpark データを利用した帳票を作成 Microsoft Excel Online: Excel 365 からリアルタイムSpark データに接続' Microsoft Excel: Microsoft Query: Excel からMicrosoft Query を使ってSpark に接続 Microsoft Power Query: Microsoft Power Query からSpark データに連携して利用 Databricks: Spark データをDatabricks にロードして分析処理を行う方法 Data Knowledge: 国産セルフサービスBI ツールData Knowledge でSpark のデータを分析・可視化する方法 Dataiku DSS: Spark データをDataiku DSS にロードして分析処理を行う方法 Domo: Domo Workbench のSpark からデータセットを作成し、Domo からSpark データに連携 Exploratory: Exploratory でSpark データを連携する方法 FineReport: FineReport にSpark のデータをフィードする Looker Studio: Looker Studio でSpark に連携するレポートを作成 Google Sheets: Google スプレッドシートからSpark データを連携 IBM Cognos Analytics: Cognos Analytics でSpark データを可視化・分析 IBM Cognos BI: Cognos BI でSpark を使ってデータビジュアライゼーションを作成 JasperServer: JasperReports Server で Spark 帳票を作成するドメインを作成 Jaspersoft Studio: Jaspersoft Studio からSpark データに連携する方法 JReport Designer: JReport Designer でSpark を連携 Klipfolio: Klipfolio でSpark に接続し、可視化を作成 KNIME: KNIME でSpark JDBC Driver を使う方法 LINQPad: LINQPad でSpark を操作 Metabase: Metabase でSpark データに連携するインタラクティブなダッシュボードを作成 OpenOffice: OpenOffice Base でSpark データをクエリする方法 Qlik Sense: Qlik Sense Cloud でSpark データを使ったアプリを作成 Power BI Online: リアルタイムSpark データをPowerBI.com にパブリッシュ(発行) Power BI Dataflow: Power BI データフローでSpark データを分析用にデータプレパレーション Power BI: CData Connect を介してPower BI でライブSpark データのビジュアライゼーションを作成 Power BI Service: Spark データをPower BI Service にインポートしてビジュアライズ Power BI Service Gateway: Power BI Service でライブSpark データをビジュアライズ MATLAB: MATLAB からSpark データをリアルタイムに連携利用 Microsoft SSAS: SSAS でSpark に連携するOLAP Cube を作成 MotionBoard: MotionBoard からSpark データに連携してダッシュボードを作成 OBIEE: Spark JDBC ドライバーでOBIEE レポートとデータ連携 Python pandas: Python pandas を使ってSpark データをビジュアライズ Pentaho Report Designer: Pentaho Report Designer にSpark を繋いでみた R: Spark のデータをR で分析 RapidMiner: RapidMiner からSpark にデータ連携 Redash: Redash でSpark データに連携するインタラクティブなダッシュボードを作成 SAP Business Objects: Spark データにSAP BusinessObject Universe からリアルタイム連携 SAP Crystal Reports: Crystal Reports でSpark を使った帳票を作成 SAP Lumira: SAP Lumira でSpark のOData Feeds を取り込み Sisense: Sisense でリアルタイム Spark を連携してビジュアライズ Slingshot: デジタルワークプレイス Slingshot のダッシュボードでSpark のデータを可視化・分析 Spago BI: SpagoBI でSpark にデータ連携 SPSS Modeler: IBM SPSS Modeler にSpark のデータをシームレスに読み込む方法 Tableau Cloud: Connect Cloud: Tableau Cloud でSpark データのビジュアライゼーションを構築 Tableau Cloud: 接続方法一覧: Tableau Cloud でSpark データに接続する3つの方法 Tableau Desktop: Kintone のデータをTableau Desktop で可視化する Tableau Desktop: Spark データを(CData Connect 経由の)Tableau Desktop でビジュアライズ Tableau Bridge: Tableau Bridge でTableau Cloud からのSpark データ連携を実現 Tableau Server: Spark にデータ連携するダッシュボードをTableau Server にパブリッシュする方法 ThoughtSpot: ThoughtSpot からSpark に接続して、データを可視化する方法 TIBCO Spotfire Server: Spotfire Server でSpark データのオペレーショナルレポートを作成 Visio: Visio のシェイプとSpark データを連携 Yellowfin BI: Spark データをYellowfin に連携してビジュアライズ XC-Gate: 現場帳票電子化ソリューションXC-Gate とXC-Connect を使ってSpark のデータを利用した帳票を作成する方法 Zoho Analytics: Zoho Analytics を使用してSpark データをインポート

ETL・データパイプライン



使い慣れたETL ツールにSpark への連携機能を拡張するドライバーやアダプターから、CData のETL / ELT ツール まで、Spark の幅広いデータ統合ニーズをパワフルにサポート。

RDBMS やデータウェアハウス(DWH)にSpark データを連携して、分析・ダッシュボード用のデータソースに。本番DB と分析基盤の分離による、ガバナンス確保、クエリパフォーマンス改善、高度なクエリの利用を実現。データのアーカイブやディザスタリカバリーにも利用できます。


主要な対応ツールのチュートリアル



AlloyDB: AlloyDB へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Couchbase: Couchbase へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Snowflake: Snowflake へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Amazon S3: Amazon S3 へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Amazon Redshift: Amazon Redshift へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Google BigQuery: Google BigQuery へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Google Cloud SQL: Google Cloud SQL へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Kafka: Apache Kafka へのSalesforce データのETL / ELT パイプラインを作ってデータを統合する方法 SQLite: SQLite へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 SQL Server: SQL Server へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 PostgreSQL: PostgreSQL へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Oracle Database: Oracle へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 MySQL: MySQL へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 MongoDB: MongoDB へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 IBM DB2: IBM DB2 へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 CSV: ローカルCSV ファイルへのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Apache Cassandra: Apache Cassandra へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Azure Data Lake: Azure Data Lake への Spark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法' Azure Synapse: Azure Synapse へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Microsoft Azure SQL: Azure SQL へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 Microsoft Access: Microsoft Access へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 MySQL HeatWave: MySQL HeatWave に[service] のデータを統合する方法 Vertica: Vertica へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 SAP HANA: SAP HANA へのSpark データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法 AWS Glue: AWS Glue のジョブを使ってSpark にJDBC 経由でデータ連携 KARTE Datahub: KARTE Datahub からSpark にある顧客情報をCData Sync 経由で利用する方法 PostgreSQL:リバースETL: Spark とSalesforce のデータをPostgreSQL に統合して、Salesforce に書き戻す方法 SQL Server:リバースETL: Spark とSalesforce のデータをSQL Server に統合して、Salesforce に書き戻す方法 Snowflake:リバースETL: Spark とSalesforce のデータをSnowflake に統合して、Salesforce に書き戻す方法 Oracle Data Integrator: Oracle Data Integrator でSpark データ連携を実現するJDBC Driver Apache Nifi: Apache Nifi からSpark 連携を行う方 Apache Solr: Apache Solr のData Import Handler でSpark データを差分更新で取り込んで検索利用 ASTERIA WARP: Spark をASTERIA WARP から連携利用 Boomi: Spark データをBoomi AtomSphere で連携利用する方法 Google Cloud Data Fusion: Google Cloud Data Fusion でSpark からBigQuery へデータ連携 CS Analtyics Data Uploader: CS アナリティクス Data Uploader にてSpark データを、クラウドストレージにアップロード Databricks: Databricks へのSpark データのETL / ELT パイプラインを作ってデータを統合する方法 DataSpider: Spark データをDataSpider で連携利用する方法 Elasticsearch Logstash: Elasticsearch へLogstash 経由でSpark データをロードする方法 Embulk: ETL のEmbulk を使ってSpark データをDB にロードする方法 FoxPro: FoxPro から Spark データを連携利用 Heroku / Salesforce Connect: Salesforce Connect を使ってSpark のレプリケーションデータを使う方法 Informatica Cloud: Informatica Cloud でSpark とデータ連携 Informatica PowerCenter: Spark への双方向連携マッピングをInformatica で実装できるJDBC Driver Magic xpi: Magic xpi からODBC Driver for Spark を使ってSpark にデータ連携 Microsoft Excel: Excel を使ってSpark にデータを追加したり、Spark のデータを編集する方法 Neuron: エンタープライズサーチのNeuron にSpark データを取り込んで検索利用 petl: Python でSpark データをETL Qlik Replicate: データ統合ツールQlik Replicate を使ってSpark のデータをMySQL にレプリケート PowerShell:MySQL へのレプリケーション: Spark をMySQL にレプリケーションするPowerShell スクリプト AUTORO: Spark データをAUTORO(旧Robotic Crowd) で連携して利用する方法 Talend: Talend でSpark データを連携利用できるJDBC Driver TranSpeed: データ変換ツールTranSpeed でSpark のデータにアクセスする方法 UiPath: RPA ツールUiPath でSpark データを連携利用 Waha!Transformer: Waha!Transformer からODBC Driverを使ってSpark につないでみた WinActor: 国産RPAツールWinActor でSpark データを連携したワークフローを作成

データマネジメント



ODBC、JDBC、ADO.NET などの主要なデータベースプロトコルに加えて、SQL Server やMySQL ワイヤプロトコルをサポート。幅広いデータベースマネジメントアプリケーションからSpark データに接続し、管理することが可能に。データの確認、クエリの実行からER 図作成などにも。

主要なデータマネジメントツールからの連携



ワークフロー & 業務自動化



人気のRPA、iPaaS、BPM、ワークフロー、業務自動化ツールからSpark データに直接連携。

CData のドライバーおよびアダプターを使えば、MuleSoft、SQL SSIS、 Power Automate、PowerApps など幅広いツール・サービスから直観的なSpark データ連携を実現できます。

主要なワークフロー & 業務自動化ツールからの連携



Apache Airflow: Apache Airflow でSpark データに連携したワークフローを作る AutoMate: RPA AutoMate でSpark データを連携利用 MuleSoft Anypoint: Mule Anypoint からSQL ベースでSpark データに連携 BizTalk: Solicit-Response Send ポート: CData BizTalk Adapter for Spark のSolicit-Response Send ポートの設定方法 Microsoft Power Automate: Power Automate を使用してSpark データを自動化されたタスクに統合 Automation360: クラウドネイティブRPA Automation 360™ でSpark データを連携利用 BizRobo!: RPA ツールBizRobo! でSpark に連携したフローを作成する BizTalk: One-way send ポート: CData BizTalk Adapter for Spark のOne-way Send ポートの設定方法 BizteX Connect: クラウドRPA BizteX Connect でSpark データにアクセス Blue Prism: インテリジェントオートメーションRPA、Blue Prism でSpark データを連携利用 Collaboflow: コラボフローのワークフローでSpark データを利用する Create!Webフロー: Create!WebフローのサブフォームにSpark データを一覧表示させて使う方法:CData JDBC Drivers FLEXSCHE: 生産スケジューラFLEXSCHE へSpark からデータを取り込む krewData: リアルタイムSpark データをkrewData 経由でkintone にノーコードで同期 Microsoft Power Automate Desktop: RPA のPower Automate Desktop でSpark データに連携する方法(CSV ファイルの生成自動化) Nintex Workflow Cloud: Spark に接続したNintex ワークフローの作成 Power Apps: リアルタイムSpark データをビルトインPower Apps のカスタムビジネスアプリに統合 RunMyProcess: RunMyProcess からConnect Cloud 経由でSpark データと連携 RACCOON: Spark データをRACCOON から連携して利用 SnapLogic: SnapLogic でSpark を外部サービスに連携 SSIS インポート: SSIS でSpark データをSQL Server にインポート SSIS エクスポート: SQL Server からSpark にSSIS でデータをエクスポート TēPs: EC 特化ノーコードツール TēPs(テープス)を使ってSpark のデータをkintone に連携 Yoom: SaaS 連携データベース Yoom を使ってSpark データを使ったフローボットを作成する

アプリ開発ツール & テクノロジー



アプリケーション開発でSpark に連携するならCData Spark Drivers。ドライバーをデータの抽象化レイヤーとして設計することで、Spark にデータ連携するアプリケーションを驚くほどシンプルに開発できます。以下のホワイトペーパーでは、ソフトウェア開発者がドライバーを使うことのメリットを解説します。



主要な開発ツールからのデータ連携



appsmith: ローコードツールのappsmith を使って、Spark データと連携したアプリを作る Contexer: 業務アプリ構築ツールコンテキサーで、Spark と連携したアプリを作成する方法 .NET: Visual Studio でチャートコントロールと Spark をデータバインド LINQ: LINQ to Spark を繋いでみた FastAPP: Spark データをFastAPPに連携して活用 FileMaker ESS: Claris FileMaker のESS 機能からSpark にデータ連携する方法 Go: GO 言語アプリケーションからシンプルにSpark に連携 PHP: PHP でODBC 経由でSpark にデータ連携 Python: Linux/UNIX 上のPython からSpark にデータ連携 PHP(Linux): Linux/Unix 上でPHP からSpark にデータ連携 .NET: Active Query Builder を使ってSpark データ連携アプリを高速開発 Adalo: ノーコードツールAdalo でSpark 連携アプリを作成 AngularJS: AngularJS を使ってSpark データを動的に利用するウェブページを構築 App Builder: App Builder を使ってローコードでSpark と連携したBlazor アプリを作成 Microsoft Azure Logic Apps: Spark のIFTTT Flows をAzure App Service からキックする Apache Spark: Apache Spark でSpark データをSQL で操作する方法 AppSheet: AppSheet でSpark データと連携したビジネスアプリを作成 Blazor: Blazor でSpark データにリアルタイムで連携するアプリを構築 Bubble: ノーコードアプリ開発プラットフォームbubble でSpark にアクセス Choreo: Choreo でSpark とデータ連携するアプリを作成 ColdFusion: ColdFusion にリアルタイムSpark データをインポートしてアプリケーションを構築 Coopel: クラウドRPA Coopel でSpark データにアクセス DevExpress: DevExpress データグリッドにSpark をデータバインド Entity Framework: Entity Framework 6 からSpark にアクセス Entity Framework: MVC: Spark とのデータ連携ができるMVC アプリケーションの作成 Filemaker Pro: Spark データをFileMaker Pro にインポートする方法 Google Apps Script: Google App Script (GAS) から Spark に連携 Hibernate: Java アプリで Spark 連携をObject-Relational Mapping (ORM) する IntelliJ: IntelliJ にSpark を統合して使ってみた JBoss: Jboss Connection Pool からSpark データを使う方法 JDBI: JDBI からSpark のデータアクセスオブジェクトを作成 Jetty: Jetty コネクションプールからSpark データに連携。 JRuby: JRuby からSpark にデータ連携 Mendix: ローコード開発・運用プラットフォームMendix でSpark に連携したアプリを作成する NEXACRO BEYOND: UI/UX 特化ローコード開発ツール NEXACRO BEYOND を使ってSpark と連携したアプリを開発する方法 Monaca: Spark データをMonaca アプリで利用する方法 NodeJS: Node.js からSpark をクエリ OutSystems: ローコードアプリ開発プラットフォームOutSystems でSpark 連携アプリを作成 PEP: Spark データをAI アシスタントのPEP から利用する方法 Power Apps: Power Apps データフローを使ってSpark データをMicrosoft CDS に連携 PowerShell: PowerShell からSpark データに接続してデータの取得・更新・挿入・削除・CSV エクスポートを実行する方法 PowerBuilder: PowerBuilder からSpark に接続してみた PyCharm: PyCharm で ODBC Driver for Spark を使ってみた Retool: ローコードアプリ開発プラットフォームRetool でSpark 連携アプリを作成 React: Spark データを使った動的なReact アプリケーションを作成する方法 Ruby: Ruby でSpark データに連携するアプリを構築 SAP AppGyver: ノーコードアプリ開発ツールSAP AppGyver でSpark 連携アプリを作成 SAP UI5: SAPUI5 MVC Apps にSpark データ連携を追加 Servoy: Servoy でSpark に接続されたWeb アプリを構築 StiLL: StiLL からCData ODBC Driver for Spark を使ってSpark につないでみた TALON: TALON でSpark のデータをベースに画面生成 Tomcat: Tomcat Connection Pool に JDBC Driver for Spark を設定 Unifinity: Spark データをモバイル開発のUnifinity で利用する方法 Wagby: Spark データをWagby に繋いでみた


最高品質の Spark ドライバー

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