ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。
Apache Airflow を使うと、データエンジニアリングワークフローの作成、スケジューリング、および監視を行うことができます。CData JDBC Driver for ReckonAccountsHosted と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムReckon Accounts Hosted データに連携できます。 この記事では、Apache Airflow インスタンスからReckon Accounts Hosted データに接続してクエリを実行し、結果をCSV ファイルに保存する方法を紹介します。
最適化されたデータ処理が組み込まれたCData JDBC Driver は、リアルタイムReckon Accounts Hosted データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Reckon Accounts Hosted にSQL クエリを発行すると、CData ドライバーはフィルタや集計などのReckon Accounts Hosted 側でサポートしているSQL 操作をReckon Accounts Hosted に直接渡し、サポートされていない操作(主にSQL 関数とJOIN 操作)は組み込みSQL エンジンを利用して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、ネイティブのデータ型を使ってReckon Accounts Hosted データを操作および分析できます。
JDBC URL の作成の補助として、Reckon Accounts Hosted JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインからjar ファイルを実行します。
java -jar cdata.jdbc.reckonaccountshosted.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。
CData 製品 はOAuth 経由でReckon Accounts Hosted にリクエストを作成します。次の接続プロパティを指定します。
カスタムOAuth アプリケーションを作成し、以下の追加の接続プロパティを指定することもできます。
CData は、OAuth デスクトップ認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供します。ほかのOAuth 認証方法(Web、ヘッドレスなど)、カスタムOAuth アプリケーションの作成、その理由などについては、ヘルプドキュメントを参照してください。
クラスタ環境またはクラウドでJDBC ドライバーをホストするには、ライセンス(フルまたはトライアル)およびランタイムキー(RTK)が必要です。本ライセンス(またはトライアル)の取得については、こちらからお問い合わせください。
以下は、JDBC 接続で要求される必須プロパティです。
プロパティ | 値 |
---|---|
Database Connection URL |
jdbc:reckonaccountshosted:RTK=5246...;SubscriptionKey=my_subscription_key;CountryVersion=2021.R2.AU;CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW;User=my_user;Password=my_password;CallbackURL=http://localhost:33333;OAuthClientId=my_oauth_client_id;OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.reckonaccountshosted.ReckonAccountsHostedDriver |
jdbc:reckonaccountshosted:RTK=5246...;SubscriptionKey=my_subscription_key;CountryVersion=2021.R2.AU;CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW;User=my_user;Password=my_password;CallbackURL=http://localhost:33333;OAuthClientId=my_oauth_client_id;OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
Airflow におけるDAG は、ワークフローのプロセスを格納するエンティティであり、DAG にトリガーを設定することでワークフローを実行することができます。 今回のワークフローでは、シンプルにReckon Accounts Hosted データに対してSQL クエリを実行し、結果をCSV ファイルに格納します。
import time from datetime import datetime from airflow.decorators import dag, task from airflow.providers.jdbc.hooks.jdbc import JdbcHook import pandas as pd # Dag の宣言 @dag(dag_id="reckon accounts hosted_hook", schedule_interval="0 10 * * *", start_date=datetime(2022,2,15), catchup=False, tags=['load_csv']) # Dag となる関数を定義(取得するテーブルは必要に応じて変更してください) def extract_and_load(): # Define tasks @task() def jdbc_extract(): try: hook = JdbcHook(jdbc_conn_id="jdbc") sql = """ select * from Account """ df = hook.get_pandas_df(sql) df.to_csv("/{some_file_path}/{name_of_csv}.csv",header=False, index=False, quoting=1) # print(df.head()) print(df) tbl_dict = df.to_dict('dict') return tbl_dict except Exception as e: print("Data extract error: " + str(e)) jdbc_extract() sf_extract_and_load = extract_and_load()