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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 WaveFinancial と組み合わせると、Spark はリアルタイムでWave Financial 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Wave Financial 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Wave Financial と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Wave Financial 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Wave Financial 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Wave Financial 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WaveFinancial 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 WaveFinancial/lib/cdata.jdbc.wavefinancial.jar
Wave Financial は、データに接続する手段として、API トークンを指定する方法とOAuth 認証情報を使用する方法の2つを提供しています。
ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのWave Financial への認証について詳しく説明しています。
カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、組み込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、ヘルプドキュメント の「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクションを参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Wave Financial 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.wavefinancial.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 wavefinancial_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:wavefinancial:").option("dbtable","Invoices").option("driver","cdata.jdbc.wavefinancial.WaveFinancialDriver").load()
Wave Financial をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> wavefinancial_df.registerTable("invoices")
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> wavefinancial_df.sqlContext.sql("SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = SENT").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなWave Financial のデータを取得できました!これでWave Financial との連携は完了です。
CData JDBC Driver for WaveFinancial をApache Spark で使って、Wave Financial 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。