各製品の資料を入手。
詳細はこちら →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 SAPGateway と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムSAP Netweaver Gateway 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SAP Netweaver Gateway 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SAP Netweaver Gateway のデータを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 SAP Netweaver Gateway 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SAP Netweaver Gateway 側でサポートしているSQL 操作をSAP Netweaver Gateway 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SAP Netweaver Gateway 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、SAP Netweaver Gateway 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.sapgateway.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。
SAP Gateway はBasic 認証とOAuth 2.0 認証の両方を許可します。Basic 認証を使用して自分のアカウントに接続するか、OAuth を使用して他のユーザーが彼らのアカウントでサービスからデータを取得できるようにすることができます。基本となる認証情報に加え、SAP Gateway テーブルへのアクセスには以下の追加プロパティが必要です。
Basic 認証では、自分のログインクレデンシャルを使用して接続します。次のプロパティを設定します。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。 接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでSAP Gateway OAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品が以下のOAuth プロセスを完了します。 他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」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:sapgateway:RTK=5246...;User=user;Password=password;URL=https://sapes5.sapdevcenter.com/sap/opu/odata/IWBEP/GWSAMPLE_BASIC/;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.sapgateway.SAPGatewayDriver |
jdbc:sapgateway:RTK=5246...;User=user;Password=password;URL=https://sapes5.sapdevcenter.com/sap/opu/odata/IWBEP/GWSAMPLE_BASIC/;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SAP Netweaver Gateway 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="sap netweaver gateway_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()