ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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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 API と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSenses 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Senses 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Senses と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Senses 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Senses 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Senses 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API 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 API/lib/cdata.jdbc.api.jar
Senses に接続するためには、Senses API キーが必要です。API キーは、Senses ユーザー設定ページで生成することができます。その後、ProfileSettings の接続プロパティに設定してください。Senses の開発者サイトにアクセスする場合は、接続文字列に「Subdomain=my_senses_subdomain;」を追加する必要があります。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Senses 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.api.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 api_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:api:Profile=C:\profiles\senses.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;'").option("dbtable","Deals").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").load()
Senses をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("deals")
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> api_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Amount FROM Deals WHERE Id = 1").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSenses データを取得できました!これでSenses との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Senses 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。