ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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Google AdWords JDBC Driver 相談したいJava ベースのアプリケーションおよびレポートツール用の使いやすいデータベース形式のインターフェースを使用して、リアルタイムなGoogle AdWords データ(キャンペーン、広告グループ、パフォーマンスなど)にアクセスできます。
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 GoogleAds と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムGoogle Ads 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Google Ads 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Google Ads データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Google Ads 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Google Ads 側でサポートしているSQL 操作をGoogle Ads 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Google Ads 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、Google Ads 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.googleads.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。
Google 広告はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。
OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。
OAuth 値に加え、DeveloperToken およびClientCustomerId を指定します。
詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」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:googleads:RTK=5246...;DeveloperToken=MyDeveloperToken;ClientCustomerId=MyClientCustomerId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.googleads.GoogleAdsDriver |
jdbc:googleads:RTK=5246...;DeveloperToken=MyDeveloperToken;ClientCustomerId=MyClientCustomerId;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Google Ads 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="google ads_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()