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CData
こんにちは！リードエンジニアの杉本です。
コラボフロー（www.collabo-style.co.jp/ ）は誰でも簡単に作れるクラウドベースのワークフローサービスです。さらにCData Connect Cloud と連携することで、Azure Data Lake Storage データへのクラウドベースのアクセスをノーコードで追加できます。本記事では、CData Connect Cloud 経由でコラボフローからAzure Data Lake Storage 連携を実現する方法を紹介します。
CData Connect Cloud はAzure Data Lake Storage データへのクラウドベースのOData インターフェースを提供し、コラボフローからAzure Data Lake Storage データへのリアルタイム連携を実現します。
以下のステップを実行するには、CData Connect Cloud のアカウントが必要になります。こちらから製品の詳しい情報とアカウント作成、30日間無償トライアルのご利用を開始できますので、ぜひご利用ください。
コラボフローでAzure Data Lake Storage データを操作するには、Connect Cloud からAzure Data Lake Storage に接続し、コネクションにユーザーアクセスを提供してAzure Data Lake Storage データのOData エンドポイントを作成する必要があります。
Azure Data Lake Storage に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。
必要であれば、Connect Cloud 経由でAzure Data Lake Storage に接続するユーザーを作成します。
OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン（PAT）を作成できます。きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。
CData Connect Cloud では、簡単なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。
Gen 2 Data Lake Storage アカウントに接続するには、以下のプロパティを設定します。
本製品は、次の４つの認証方法をサポートします：アクセスキーの使用、共有アクセス署名の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）、Managed Service Identity（AzureMSI）。
Azure ポータルで：
接続の準備ができたら、次のプロパティを設定します。
共有アクセス署名を使用して接続するには、はじめにAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。
接続の準備ができたら、次のプロパティを設定します。
AzureAD、AzureMSI での認証方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen 2 への認証」セクションを参照してください。
Azure Data Lake Storage に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。
コネクションとOData エンドポイントを設定したら、コラボフローからAzure Data Lake Storage データに接続できます。
コラボフロー上で使用するConnect Cloud との接続用JavaScriptを準備します。
(function () {
'use strict';
// Setting Propeties
const AutocompleteSetting =
{
// Autocomplete target field for Collaboflow
InputName: 'fid0',
// Collaboflow item detils line number
ListRowNumber : 15,
// Autocomplete tartget field for Connect Cloud
ApiListupFiledColumn : 'adls_column',
// Key Column Name for Connect Cloud resource
ApiListupKeyColumn : 'adls_keycolumn',
// Mapping between Collaboflow field and Connect Cloud column
Mappings: [
{
PartsName: 'fid1', // Collabo flow field name
APIName: 'adls_column1' // Connect Cloud column name
},
{
PartsName: 'fid2',
APIName: 'adls_column2'
},
{
PartsName: 'fid3',
APIName: 'adls_column3'
},
{
PartsName: 'fid4',
APIName: 'adls_column4'
}
]
};
const CDataConnectCloudSetting = {
// Connect Cloud URL
ConnectCloudUrl : 'http://XXXXXX',
// Connect Cloud Resource Name
ConnectCloudResourceName : 'adls_table',
// Connect Cloud Key
Headers : { Authorization: 'Basic YOUR_BASIC_AUTHENTICATION' },
// General Properties
ParseType : 'json',
get BaseUrl() {
return CDataCloudServerSetting.ApiServerUrl + '/api.rsc/' + CDataCloudServerSetting.ApiServerResourceName
}
}
let results = [];
let records = [];
// Set autocomplete processing for target input field
collaboflow.events.on('request.input.show', function (data) {
for (let index = 1; index < AutocompleteSetting.ListRowNumber; index++) {
$('#' + AutocompleteSetting.InputName + '_' + index).autocomplete({
source: AutocompleteDelegete,
autoFocus: true,
delay: 500,
minLength: 2
});
}
});
// This function get details from Connect Cloud, Then set values at each input fields based on mappings object.
collaboflow.events.on('request.input.' + AutocompleteSetting.InputName + '.change', function (eventData) {
debugger;
let tartgetParts = eventData.parts.tbl_1.value[eventData.row_index - 1];
let keyId = tartgetParts[AutocompleteSetting.InputName].value.split(':')[1\;
let record = records.find(x => x[AutocompleteSetting.ApiListupKeyColumn] == keyId);
if (!record)
return;
AutocompleteSetting.Mappings.forEach(x => tartgetParts[x.PartsName].value = '');
AutocompleteSetting.Mappings.forEach(x => tartgetParts[x.PartsName].value = record[x.APIName]);
});
function AutocompleteDelegete(req, res) {
let topParam = '&$top=10'
let queryParam = '$filter=contains(' + AutocompleteSetting.ApiListupFiledColumn + ',\'' + encodeURIComponent(req.term) + '\')';
collaboflow.proxy.get(
CDataCloudServerSetting.BaseUrl + '?' +
queryParam +
topParam,
CDataCloudServerSetting.Headers,
CDataCloudServerSetting.ParseType).then(function (response) {
results = [];
records = [];
if (response.body.value.length == 0) {
results.push('No Results')
res(results);
return;
}
records = response.body.value;
records.forEach(x => results.push(x[AutocompleteSetting.ApiListupFiledColumn] + ':' + x[AutocompleteSetting.ApiListupKeyColumn]));
res(results);
}).catch(function (error) {
alert(error);
});
}
})();
JavaScript を作成したら、後はコラボフローにアップするだけです。
コラボフローからAzure Data Lake Storage リアルタイムデータに直接接続できるようになりました。これで、Azure Data Lake Storage データを複製せずにより多くの接続とアプリを作成できます。
クラウドアプリケーションから直接100を超えるSaaS 、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを取得するには、CData Connect Cloud を参照してください。
