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Google Cloud Storage JDBC Driver 相談したいGoogle Cloud Storage データを組み込んだパワフルなJava アプリケーションを短時間・低コストで作成して配布できます。
CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
AWS Glue はAmazon のETL サービスであり、簡単にデータプレパレーションを実行してストレージおよび分析用に読み込むことができます。AWS Glue と一緒にPySpark モジュールを使用すると、JDBC 接続経由でデータを処理するジョブを作成し、そのデータをAWS データストアに直接読み込むことができます。ここでは、CData JDBC Driver for GoogleCloudStorage をAmazon S3 バケットにアップロードし、Google Cloud Storage からデータを抽出してCSV ファイルとしてS3 に保存するためのAWS Glue ジョブを作成・実行する方法について説明します。
CData JDBC Driver for GoogleCloudStorage をAWS Glue から使用するには、ドライバーの.jar ファイル(および必要なライセンスファイル)をAmazon S3 のバケットに配置する必要があります。
CData JDBC driver でGoogle Cloud Storage に接続するには、JDBC URL を作成します。さらにライセンスとしてJDBC URL にRTK プロパティを設定する必要があります。RTK は通常のライセンスと異なりますので、CData まで直接ご連絡をください。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定することなく接続できます。InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定したら、接続の準備が完了です。
接続すると、Google Cloud Storage OAuth エンドポイントがデフォルトブラウザで開きます。ログインして権限を付与すると、OAuth プロセスが完了します。
サービスアカウントには、ブラウザでユーザー認証を行わないサイレント認証があります。サービスアカウントを使用して、企業全体のアクセススコープを委任することもできます。
このフローでは、OAuth アプリケーションを作成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントを参照してください。以下の接続プロパティを設定したら、接続の準備が完了です:
これで、サービスアカウントのOAuth フローが完了します。
JDBC URL の作成をサポートするビルトインの接続文字列デザイナーがあります。ドライバーの.jar ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインで.jar ファイルを実行するとデザイナーが開きます。
java -jar cdata.jdbc.googlecloudstorage.jar
必要項目を入力すると、デザインs-下部に接続文字列が生成されますのでクリップボードにコピーして使います。
CData JDBC driver をPySpark で使用して、AWS Glue モジュールでGoogle Cloud Storage データを取得して、S3 にCSV 形式で保存するシンプルなスクリプト例は以下です。
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsglue.job import Job
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
sparkContext = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sparkContext)
sparkSession = glueContext.spark_session
##Use the CData JDBC driver to read Google Cloud Storage データ from the Buckets table into a DataFrame
##Note the populated JDBC URL and driver class name
source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:googlecloudstorage:RTK=5246...;ProjectId='project1';").option("dbtable","Buckets").option("driver","cdata.jdbc.googlecloudstorage.GoogleCloudStorageDriver").load()
glueJob = Job(glueContext)
glueJob.init(args['JOB_NAME'], args)
##Convert DataFrames to AWS Glue's DynamicFrames Object
dynamic_dframe = DynamicFrame.fromDF(source_df, glueContext, "dynamic_df")
##Write the DynamicFrame as a file in CSV format to a folder in an S3 bucket.
##It is possible to write to any Amazon data store (SQL Server, Redshift, etc) by using any previously defined connections.
retDatasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = dynamic_dframe, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://mybucket/outfiles"}, format = "csv", transformation_ctx = "datasink4")
glueJob.commit()
スクリプト記述後、Glue ジョブを実行します。実行した取得/ロードのジョブが完了するとAWS Glue コンソールのジョブページでステータスが確認できます。成功するとS3 バケットにGoogle Cloud Storage データのCSV ファイルが生成されています。
このようにCData JDBC Driver for GoogleCloudStorage をAWS Glue で使用することで、Google Cloud Storage データをAWS Glue で自在に扱うことができます。Glue の外部データへの接続性を拡張するJDBC Driver を是非お試しください。