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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 GoogleBigQuery と組み合わせると、Spark はリアルタイムでBigQuery 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BigQuery 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BigQuery と対話するための高いパフォーマンスを提供します。BigQuery 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BigQuery 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BigQuery 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GoogleBigQuery 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 GoogleBigQuery/lib/cdata.jdbc.googlebigquery.jar
Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。
OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。
OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「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、BigQuery 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.googlebigquery.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 googlebigquery_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:googlebigquery:DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver").load()
BigQuery をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> googlebigquery_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> googlebigquery_df.sqlContext.sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = New York").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなBigQuery のデータを取得できました!これでBigQuery との連携は完了です。
CData JDBC Driver for GoogleBigQuery をApache Spark で使って、BigQuery 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。