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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 SageIntacct と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSage Intacct 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Sage Intacct 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Sage Intacct と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sage Intacct 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Sage Intacct 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Sage Intacct 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SageIntacct 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 SageIntacct/lib/cdata.jdbc.sageintacct.jar
ログインメソッドで接続するには、User、Password、CompanyId、SenderId、およびSenderPassword 接続プロパティが必要です。
User、Password、CompanyId は、接続するアカウントのクレデンシャルです。
SenderId およびSenderPassword は、Sage Intacct によって割り当てられたWeb Services クレデンシャルです。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Sage Intacct 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.sageintacct.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 sageintacct_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sageintacct:User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123;").option("dbtable","Customer").option("driver","cdata.jdbc.sageintacct.SageIntacctDriver").load()
Sage Intacct をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> sageintacct_df.registerTable("customer")
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> sageintacct_df.sqlContext.sql("SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = 12345").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSage Intacct のデータを取得できました!これでSage Intacct との連携は完了です。
CData JDBC Driver for SageIntacct をApache Spark で使って、Sage Intacct 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。