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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 AlloyDB と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAlloyDB 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AlloyDB 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AlloyDB と対話するための高いパフォーマンスを提供します。AlloyDB 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AlloyDB 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AlloyDB 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AlloyDB 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 AlloyDB/lib/cdata.jdbc.alloydb.jar
AlloyDB に接続するには、次の接続プロパティが必要です。
標準認証で接続する場合は、これ以上のアクションは必要ありません。
CData 製品がサポートしている他の認証方法では、AlloyDB サーバー上のpg_hba.conf ファイルで有効化する必要があります。
AlloyDB サーバーでの認証の設定については、こちらを参照してください。
MD5
pg_hba.conf ファイルのauth-method をmd5 に設定すると、MD5 パスワード検証を使用して認証できます。
SASL
CData 製品は、SASL(特にSCRAM-SHA-256)でパスワードを検証することで認証できます。
この認証方法を使用するには、pg_hba.conf ファイルのauth-method をscram-sha-256 に設定します。
Kerberos 認証は、CData 製品が接続を試行している際にAlloyDB サーバーで開始されます。この認証方法を有効化するには、AlloyDB サーバーでKerberos を設定します。AlloyDB サーバーでのKerberos 認証の設定を完了したら、CData 製品からKerberos 認証を行う方法については、ヘルプドキュメントの「Kerberos の使用」セクションを参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、AlloyDB 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.alloydb.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 alloydb_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:alloydb:User=alloydb;Password=admin;Database=alloydb;Server=127.0.0.1;Port=5432").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.alloydb.AlloyDBDriver").load()
AlloyDB をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> alloydb_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> alloydb_df.sqlContext.sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = USA").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなAlloyDB のデータを取得できました!これでAlloyDB との連携は完了です。
CData JDBC Driver for AlloyDB をApache Spark で使って、AlloyDB 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。