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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 Certinia と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムCertinia 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Certinia 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Certinia データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Certinia 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Certinia 側でサポートしているSQL 操作をCertinia 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Certinia 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、Certinia 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.certinia.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。
デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。サンドボックスアカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。User にサンドボックスのユーザー名を指定してください。
Certinia への接続に使用できる認証方法は以下のとおりです。
User およびPassword をログインクレデンシャルに設定します。さらにSecurityToken を設定します。SecurityToken については、信頼できるIP アドレスに利用中のIP を追加することで指定する必要がなくなります。
セキュリティトークンを無効にするには、以下の手順を実行してください。
セキュリティトークンの取得には、以下を実行してください。
すべてのOAuth フローで、AuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクション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:certinia:RTK=5246...;User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.certinia.CertiniaDriver |
jdbc:certinia:RTK=5246...;User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;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Certinia 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="certinia_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()