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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 KingdeeK3WISE と組み合わせると、Spark はリアルタイムでKingdee K3 WISE 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Kingdee K3 WISE 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Kingdee K3 WISE と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Kingdee K3 WISE 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Kingdee K3 WISE 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Kingdee K3 WISE 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KingdeeK3WISE 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 KingdeeK3WISE/lib/cdata.jdbc.kingdeek3wise.jar
接続するには、以下を設定します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Kingdee K3 WISE 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.kingdeek3wise.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 kingdeek3wise_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:kingdeek3wise:User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://ip;AccountId=myaccountid;").option("dbtable","Account").option("driver","cdata.jdbc.kingdeek3wise.KingdeeK3WISEDriver").load()
Kingdee K3 WISE をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> kingdeek3wise_df.registerTable("account")
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> kingdeek3wise_df.sqlContext.sql("SELECT UUID, NAME FROM Account WHERE Contact = FALSE").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなKingdee K3 WISE のデータを取得できました!これでKingdee K3 WISE との連携は完了です。
CData JDBC Driver for KingdeeK3WISE をApache Spark で使って、Kingdee K3 WISE 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。