Apache Spark でAuthorize.Net 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 AuthorizeNet と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAuthorize.Net 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Authorize.Net 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Authorize.Net と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Authorize.Net 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Authorize.Net 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Authorize.Net を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for AuthorizeNet をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからAuthorizeNet 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Authorize.Net のデータに接続

1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for AuthorizeNet JAR file をjars パラメータに設定します:

   $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for AuthorizeNet/lib/cdata.jdbc.authorizenet.jar
   

2. Shell でJDBC URL を使ってAuthorize.Net に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

   Merchant アカウントにログインして、「Security Settings」->「General Settings」ページから必要な接続値を取得できます。

   • UseSandbox：トランザクション処理に使われるAuthorizeNet のAPI。プロダクションアカウントを使用している場合、このプロパティを指定する必要はありません。開発アカウントを利用している場合には、このプロパティをTrue に設定します。
   • LoginID：ペイメントゲートウェイアカウントに紐づいているAPI ログインId。このプロパティは、利用者がウェブサイトトランザクションを送信する権限があるかを認証するために使われます。Merchant Interface にログインするときのログインId とは異なります。
   • TransactionKey：ペイメントゲートウェイアカウントに紐づいているトランザクションキー。このプロパティは、利用者がウェブサイトトランザクションを送信する権限があるかを認証するために使われます。

   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、Authorize.Net 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.authorizenet.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 authorizenet_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:authorizenet:LoginId=MyLoginId;TransactionKey=MyTransactionKey;").option("dbtable","SettledBatchList").option("driver","cdata.jdbc.authorizenet.AuthorizeNetDriver").load()
   

3. 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。

4. Authorize.Net をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> authorizenet_df.registerTable("settledbatchlist")

5. 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> authorizenet_df.sqlContext.sql("SELECT MarketType, TotalCharge FROM SettledBatchList WHERE IncludeStatistics = True").collect.foreach(println)

   コンソールで、次のようなAuthorize.Net のデータを取得できました！これでAuthorize.Net との連携は完了です。

   

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Apache Spark の設定