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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 Informix と組み合わせると、Spark はリアルタイムでIBM Informix 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IBM Informix 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IBM Informix と対話するための高いパフォーマンスを提供します。IBM Informix 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IBM Informix 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IBM Informix 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Informix 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 Informix/lib/cdata.jdbc.informix.jar
以下のプロパティを設定してIBM Informix に接続します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、IBM Informix 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.informix.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 informix_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:informix:Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;").option("dbtable","Books").option("driver","cdata.jdbc.informix.InformixDriver").load()
IBM Informix をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> informix_df.registerTable("books")
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> informix_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Price FROM Books WHERE Category = US").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなIBM Informix のデータを取得できました!これでIBM Informix との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Informix をApache Spark で使って、IBM Informix 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。