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kintone JDBC Driver
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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 Kintone と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムKintone 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Kintone 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Kintone データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Kintone 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Kintone 側でサポートしているSQL 操作をKintone 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Kintone 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、Kintone 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.kintone.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。
Kintone に接続するには、以下の接続プロパティを設定してください。
ご利用のKintone ドメインでBasic 認証の機能を設定している場合は、接続プロパティの「詳細」設定からBasicAuthUser およびBasicAuthPassword を追加で指定してください。
Basic 認証の代わりにクライアント証明書を使った認証を利用する場合は、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を指定ください。
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:kintone:RTK=5246...;User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://subdomain.domain.com;
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.kintone.KintoneDriver |
jdbc:kintone: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Kintone 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="kintone_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()
