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 BigCommerce と組み合わせると、Spark はリアルタイムでBigCommerce 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BigCommerce 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BigCommerce と対話するための高いパフォーマンスを提供します。BigCommerce 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BigCommerce 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BigCommerce 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BigCommerce 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 BigCommerce/lib/cdata.jdbc.bigcommerce.jar
BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。
BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。
加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。
JDBC 接続文字列URL の作成には、BigCommerce 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.bigcommerce.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 bigcommerce_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:bigcommerce:OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.bigcommerce.BigCommerceDriver").load()
BigCommerce をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> bigcommerce_df.registerTable("customers")
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> bigcommerce_df.sqlContext.sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = Bob").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなBigCommerce データを取得できました!これでBigCommerce との連携は完了です。
CData JDBC Driver for BigCommerce をApache Spark で使って、BigCommerce 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。