各製品の資料を入手。
詳細はこちら →Garooni Driver の30日間無償トライアルをダウンロード
30日間の無償トライアルへ
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 Garoon と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムGaroon の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Garoon の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Garoon のデータを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Garoon 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Garoon 側でサポートしているSQL 操作をGaroon 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Garoon の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、Garoon 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.garoon.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。
Garoon への認証は、パスワード認証、Basic 認証、クライアントSSL をサポートしています。
Garoon への認証には、以下を設定する必要があります。
Basic 認証セキュリティ機能がドメインに設定されている場合は、BasicAuthUser とBasicAuthPassword の追加ログイン資格情報を指定します。Basic 認証ではUser とPassword に加えて、これらのクレデンシャルが必要です。
Basic 認証の代わりに、クライアント証明書を指定してCData 製品を認証できます。 SSLClientCert、SSLClientCertType、 SSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を設定します。 さらに、User とPassword をGaroon のログイン資格情報に設定します。
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:garoon:RTK=5246...;User=myuseraccount;Password=mypassword;Url=http://subdomain.domain.com;
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.garoon.GaroonDriver |
jdbc:garoon:RTK=5246...;User=myuseraccount;Password=mypassword;Url=http://subdomain.domain.com;
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Garoon のデータに対して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="garoon_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()
