Apache Spark でPaddle のデータをSQL で操作する方法
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Paddle 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Paddle 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Paddle と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Paddle 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Paddle 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Paddle を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for API をインストール
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 を起動してPaddle のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for API JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for API/lib/cdata.jdbc.api.jar
- Shell でJDBC URL を使ってPaddle に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
API キー認証の設定
Paddle は API キー認証を使用します。API キーを取得するには、以下のステップで進めます：
- https://vendors.paddle.com で Paddle アカウントにサインインします
- Developer Tools > Authentication に移動します
- 「Generate API Key」をクリックします
- アクセスしたいデータに対して適切な権限を割り当てます
- 生成されたキーをコピーします（サンドボックスキーは pdl_sdbx_apikey_ で始まり、本番キーは pdl_live_apikey_ で始まります）
API キーを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：
- AuthScheme：APIKey に設定します。
- APIKey：Paddle の API キーに設定します。
接続文字列の例
Profile=C:\profiles\Paddle.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";
Paddle への接続
認証を設定すると、Paddle に接続して、Products、Customers、Subscriptions、Transactions などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC 接続文字列URL の作成には、Paddle 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\Paddle.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";").option("dbtable","Products").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").load() - 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。
Paddle をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("products")-
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 , FROM Products WHERE = ").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなPaddle のデータを取得できました！これでPaddle との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Paddle 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。