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

CData JDBC Driver for JDBCODBC をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからJDBCODBC 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JDBC-ODBC Bridge のデータに接続

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

   $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for JDBCODBC/lib/cdata.jdbc.jdbcodbc.jar
   

2. Shell でJDBC URL を使ってJDBC-ODBC Bridge に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。 To connect to an ODBC data source, specify either the DSN (data source name) or specify an ODBC connection string: Set Driver and the connection properties for your ODBC driver.

   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、JDBC-ODBC Bridge 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.jdbcodbc.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 jdbcodbc_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:jdbcodbc:Driver={ODBC_Driver_Name};Driver_Property1=Driver_Value1;Driver_Property2=Driver_Value2;...").option("dbtable","Account").option("driver","cdata.jdbc.jdbcodbc.JDBCODBCDriver").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. JDBC-ODBC Bridge をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> jdbcodbc_df.registerTable("account")

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> jdbcodbc_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Account WHERE Id = 1").collect.foreach(println)

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

   

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Apache Spark の設定