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 GMOMakeShop と組み合わせると、Spark はリアルタイムでGMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop と対話するための高いパフォーマンスを提供します。GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMOMakeShop 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 GMOMakeShop/lib/cdata.jdbc.gmomakeshop.jar
GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。
MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。
次の接続プロパティを設定して接続します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、GMO MakeShop 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.gmomakeshop.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 gmomakeshop_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:gmomakeshop:ShopId=MyShopId;ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode;MembersAccessCode=MyMembersAccessCode;OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode;").option("dbtable","Products").option("driver","cdata.jdbc.gmomakeshop.GMOMakeShopDriver").load()
GMO MakeShop をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> gmomakeshop_df.registerTable("products")
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> gmomakeshop_df.sqlContext.sql("SELECT BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = 99a87c0x3").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなGMO MakeShop データを取得できました!これでGMO MakeShop との連携は完了です。
CData JDBC Driver for GMOMakeShop をApache Spark で使って、GMO MakeShop 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。