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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 RaiserEdgeNXT と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムRaisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 側でサポートしているSQL 操作をRaisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 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、Raisers Edge NXT 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.raiseredgenxt.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。
接続設定の前に、BlackBaud Raiser's Edge NXT Profile にあるSubscriptionKey を取得しておいてください。
BlackBaud Raiser's Edge NXT は、OAuth 認証規格を使用します。すべてのフローにおいて、以下の設定が必要です。
この設定ののち、続けてOAuth 設定を行います。設定方法は、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:raiseredgenxt:RTK=5246...;SubscriptionKey=MySubscriptionKey;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.raiseredgenxt.RaiserEdgeNXTDriver |
jdbc:raiseredgenxt:RTK=5246...;SubscriptionKey=MySubscriptionKey;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;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Raisers Edge NXT 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="raisers edge nxt_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()
