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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 AmazonAthena と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムAmazon Athena 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Amazon Athena 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Amazon Athena データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Amazon Athena 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Amazon Athena 側でサポートしているSQL 操作をAmazon Athena 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Amazon Athena 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、Amazon Athena 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.amazonathena.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。
Amazon Athena リクエストの認証には、アカウントの管理のクレデンシャルか、IAM ユーザーのカスタムPermission を設定します。 AccessKey にAccess Key Id、SecretKey にはSecret Access Key を設定します。
AWS アカウントアドミニストレータとしてアクセスできる場合でも、AWS サービスへの接続にはIAM ユーザークレデンシャルを使用することが推奨されます。
IAM ユーザーのクレデンシャル取得は以下のとおり：
AWS ルートアカウントのクレデンシャル取得は以下のとおり：
EC2 インスタンスからCData 製品を使用していて、そのインスタンスにIAM ロールが割り当てられている場合は、認証にIAM ロールを使用できます。 これを行うには、UseEC2Roles をtrue に設定しAccessKey とSecretKey を空のままにします。 CData 製品は自動的にIAM ロールの認証情報を取得し、それらを使って認証します。
多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。 代わりにRoleARN を指定してAWS ロールを使用できます。これにより、CData 製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。 （すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく）AWS に接続している場合は、役割を担うIAM ユーザーのAccessKeyと SecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey およびSecretKey を指定する場合、 ロールは使用できません。
多要素認証を必要とするユーザーおよびロールには、MFASerialNumber およびMFAToken 接続プロパティを指定してください。 これにより、CData 製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでMFA 認証情報を送信します。一時的な認証情報の有効期間 （デフォルトは3600秒）は、TemporaryTokenDuration プロパティを介して制御できます。
AccessKey とSecretKey プロパティに加え、Database、S3StagingDirectory、Region を設定します。Region をAmazon Athena データがホストされているリージョンに設定します。S3StagingDirectory をクエリの結果を格納したいS3内のフォルダに設定します。
接続にDatabase が設定されていない場合は、CData 製品はAmazon Athena に設定されているデフォルトデータベースに接続します。
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:amazonathena:RTK=5246...;AccessKey='a123';SecretKey='s123';Region='IRELAND';Database='sampledb';S3StagingDirectory='s3://bucket/staging/';
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.amazonathena.AmazonAthenaDriver |
jdbc:amazonathena:RTK=5246...;AccessKey='a123';SecretKey='s123';Region='IRELAND';Database='sampledb';S3StagingDirectory='s3://bucket/staging/';
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Amazon Athena 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="amazon athena_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()
