Apache Spark でParallel 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Parallel 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Parallel 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Parallel と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Parallel 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Parallel 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Parallel 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Parallel 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Parallel に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
Parallel API は、x-api-key リクエストヘッダーを介した API キー認証を使用します。
API キー認証の設定
接続を作成するには、Parallel の API キーが必要です。API キーを取得するには、以下のステップで進めます：
- app.parallel.ai で Parallel アカウントにログインします。
- アカウントダッシュボードの Settings または API Keys に移動します。
- API キーを生成するか、コピーします。
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：Parallel の API キーに設定します。
接続文字列の例：
Profile=C:\profiles\Parallel.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';
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、Parallel 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\Parallel.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';").option("dbtable","MonitorEvents").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。
Parallel をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("monitorevents")-
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 MonitorEvents WHERE MonitorId = mon_abc123").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなParallel のデータを取得できました！これでParallel との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Parallel 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。