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IBM Cloud Object Storage JDBC Driver
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IBM Cloud Object Storage データに連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。
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 IBMCloudObjectStorage と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムIBM Cloud Object Storage 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IBM Cloud Object Storage 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IBM Cloud Object Storage データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 IBM Cloud Object Storage 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IBM Cloud Object Storage 側でサポートしているSQL 操作をIBM Cloud Object Storage 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IBM Cloud Object Storage 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、IBM Cloud Object Storage 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.ibmcloudobjectstorage.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。
Cloud Object Storage に接続する前に、Cloud Object Storage インスタンスを登録してCloud Object Storage API キーとCRN を取得していきます。
IBM Cloud アカウントにCloud Object Storage がまだない場合は、以下の手順に従ってアカウントにSQL Query のインスタンスをインストールできます。
API キーは以下の手順で取得できます。
デフォルトでは、CData 製品はCloud Object Storage CRN を自動で取得します。ただし、複数のアカウントがある場合は、CloudObjectStorageCRN を明示的に指定する必要があります。この値は、次の2つの方法で取得できます。
これで準備は完了です。以下の接続プロパティを設定してください。
プロパティを設定したら、これで接続設定は完了です。
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:ibmcloudobjectstorage:RTK=5246...;ApiKey=myApiKey;CloudObjectStorageCRN=MyInstanceCRN;Region=myRegion;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=myOAuthClientSecret;
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.ibmcloudobjectstorage.IBMCloudObjectStorageDriver |
jdbc:ibmcloudobjectstorage:RTK=5246...;ApiKey=myApiKey;CloudObjectStorageCRN=MyInstanceCRN;Region=myRegion;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=myOAuthClientSecret;
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IBM Cloud Object Storage 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="ibm cloud object storage_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()
