Spark データ統合ドライバー & コネクタ

Spark ドライバーは、さまざまなアプリケーションと Spark 間の通信を促進するブリッジとして機能し、アプリケーションがリレーショナルデータベースのようにデータの読み取り、書き込み、更新を行えるようにします。Spark ドライバーは、Spark API、認証方法、データ型の複雑さを抽象化し、標準的な SQL クエリを介してあらゆるアプリケーションが Spark データにリアルタイムで簡単に接続できるようにします。

Spark ドライバーの使用は、他の方法で Spark に接続するのとは異なります。Spark API 統合には、ソフトウェア開発者または IT リソースの技術的経験が必要です。さらに、API やサービスは常に進化しているため、統合を構築した後も Spark 統合コードを継続的にメンテナンスする必要があります。

それに比べて、CData の Spark ドライバーは、技術者・非技術者を問わず、コーディング不要でライブ Spark データにアクセスできます。どのユーザーでもドライバーをインストールし、任意のクライアントアプリケーションからライブ Spark データの操作をすぐに開始できます。CData のドライバーは ODBC、JDBC、ADO.NET などの標準データインターフェースに準拠しているため、Spark データへの一貫したメンテナンスフリーのインターフェースを提供します。CData はドライバー内で Spark 統合のすべての複雑さを管理し、システムの進化に合わせて更新されたドライバーをデプロイするため、アプリケーションはシームレスに動作し続けます。

真にメンテナンスフリーの統合が必要な場合は、CData Connect AI 経由の Spark 接続をご検討ください。Connect AI では、すべてのデータ接続を一か所で設定し、利用可能なクラウドドライバーとクライアントアプリケーションのいずれからでも Spark に接続できます。Spark への接続はクラウドで管理されるため、Spark が更新されても新しいドライバーのインストールを心配する必要はありません。

多くの組織がコネクタのライブラリを強調しています。結局のところ、データ接続はアプリケーションがビジネス価値を最大化するために必要なコア機能です。しかし、接続性を評価する際に、実際に何を得られるのかを正確に理解することが重要です。一部のベンダーは、基本的な概念実証レベルの接続性を実装するコネクタを提供しています。これらのコネクタは Spark との連携の可能性を示すかもしれませんが、多くの場合、機能のごく一部しか提供しません。これらのコネクタから本当の価値を見出すには、通常、追加の IT または開発リソースが必要です。

これらの POC 品質のコネクタとは異なり、すべての CData Spark ドライバーはフル機能の Spark データ接続を提供します。CData Spark ドライバーは広範な Spark 統合をサポートし、エンタープライズ統合や分析プロジェクトに必要なすべての Spark データとメタデータへのアクセスを提供します。各ドライバーには、すべての Spark データへの簡単で高性能なアクセスをアプリケーションに提供する強力な組み込み SQL エンジンが含まれています。さらに、CData のドライバーは堅牢な認証とセキュリティ機能を提供し、幅広いエンタープライズ構成で安全に接続できます。ドライバーとコネクタの比較で、CData のドライバー接続の利点について詳しくお読みください。

CData のドライバーとコネクタを使用すれば、すべてのデータソースは基本的に SQL ベースになります。CData Spark ドライバーには、標準の SQL クエリを Spark API 呼び出しに動的に変換する完全な SQL-92 準拠エンジンが含まれています。クエリは各データソース用に解析および最適化され、できるだけ多くのリクエストが Spark にプッシュダウンされます。Spark にプッシュできないロジックは、ドライバー/コネクタエンジンによってクライアント側で透過的に処理されます。最終的に、これは Spark がどのクライアントアプリケーションやツールにとっても、データベースとまったく同じように見え、動作することを意味します。ユーザーは、標準データベースと通信できるあらゆるソフトウェアソリューションとライブ Spark 接続を統合できます。

CData の Spark ドライバーとコネクタを使用すると、Spark はほぼすべてのアプリケーションと簡単に統合できます。データベースと統合できるソフトウェアや技術、または ODBC、JDBC、ADO.NET などの標準ベースのドライバーで接続できるものであれば、CData のドライバーを使用してライブ Spark データ接続を実現できます。オンラインで人気のSpark データ統合をご覧ください。

さらに、Spark は CData Connect AI でサポートされているため、あらゆる種類の新しいSpark クラウド統合が可能になります。

Spark アナリティクス とSpark クラウド BI 統合は、BI とデータサイエンスで幅広くサポートされています。さらに、CData は Power BI、Tableau、Excel などの人気のある分析アプリケーション向けに、Spark データ統合を簡素化するネイティブクライアントコネクタを提供しています。また、Pandas、SQLAlchemy、Dash、Petl などの人気ツールとシームレスに統合するデータサイエンスおよびデータエンジニアリングプロジェクト向けのネイティブ Python コネクタも広く利用できます。

Spark データ統合は通常、CData Sync で実現されます。CData Sync は、セットアップが簡単で、どこでも実行でき、データエンジニアリング向けの包括的なエンタープライズクラスの機能を提供する堅牢な any-to-any データパイプラインソリューションです。CData Sync を使用すると、Spark データを任意のデータベースやデータウェアハウスにレプリケートし、自動化された増分 Spark レプリケーションでシステム間の同期を維持することが簡単にできます。さらに、CData の Spark ドライバーとコネクタは、既存のソリューションを補完するために幅広いデータ統合ツールに簡単に組み込むことができます。

もちろんです。 Spark と Excel を統合する最良の方法は、CData Connect AI Excel アドインを使用することです。Spark Excel アドインは、Microsoft Excel Desktop、Mac、または Web（Excel 365）から直接、簡単な Spark 統合を提供します。 CData の統合は、Excel から Spark データへのライブの双方向アクセスを提供します。 使いやすいクラウドインターフェースから Spark への接続を設定し、ネイティブの Excel データソースと同じように Spark にアクセスできます。