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AWS Glue ジョブからHubDB データにJDBC 経由で接続

Amazon S3 でホストされているCData JDBC ドライバーを使用してAWS Glue ジョブからHubDB にデータ連携。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-07
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CData

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AWS Glue ロゴ

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 HubDB をAmazon S3 バケットにアップロードし、HubDB 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 HubDB をAmazon S3 バケットにアップロード

CData JDBC Driver for HubDB 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。

  1. Amazon S3 コンソールを開きます。
  2. バケットを選択、もしくは作成します。
  3. [アップロード]をクリックします。
  4. JDBC Driver の.jar ファイル(cdata.jdbc.hubdb.jar) をインストールディレクトリのlib フォルダから選択してアップロードします。

Amazon Glue Job を設定

  1. [分析]->[AWS Glue]をクリックします。
  2. AWS Glue コンソールで、[ETL]->[ジョブ]をクリックします。
  3. [ジョブの追加]をクリックして新しいGlue ジョブを作成します。
  4. ジョブのプロパティを設定します:
    • 名前: HubDBGlueJob など任意のジョブ名
    • IAM ロール: AWSGlueServiceRole もしくは AmazonS3FullAccessSelect の権限があるIAM ロールを設定(JDBC Driver がAmazon S3 バケットにあるため)。
    • Type: [Spark]を選択。
    • Glue version: ドロップダウンからバージョンを選択。
    • このジョブ実行: [ユーザーが作成する新しいスクリプト]を選択。
      スクリプトプロパティの設定:
      • スクリプトファイル名: GlueHubDBJDBC などのスクリプトファイル名。
      • スクリプトが保存されているS3 パス: S3 バケットを入力もしくは選択。
      • 一時ディレクトリ: S3 バケットを入力もしくは選択
    • ETL 言語: [Python]を選択
    • セキュリティ設定、スクリプトライブラリおよびジョブパラメータを展開。依存JARS パスは、JDBC の.jar ファイルをアップロードしたS3 バケットに設定。.jar ファイル名 s3://mybucket/cdata.jdbc.hubdb.jar も含めます。
  5. [次へ]をクリックすると、ほかのAWS エンドポイントへの接続オプション追加ができます。Redshift、MySQL などに接続する際にはここで接続を作成できます。
  6. [ジョブの保存とスクリプトの編集]をクリックします。
  7. 開いたエディタで、Python スクリプトを記述します。サンプルは以下です。

サンプルGlue スクリプト

CData JDBC driver でHubDB 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。

HubDBデータソースへの接続には、パブリックHubSpotアプリケーションを使用したOAuth認証とプライベートアプリケーショントークンを使用した認証の2つの方法があります。

カスタムOAuthアプリを使用する

すべてのOAuthフローでAuthSchemeを"OAuth"に設定する必要があります。特定の認証ニーズ(デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン)に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを確認してください。

アプリケーションを登録し、OAuthクライアント認証情報を取得するには、以下の手順を実行してください。

  1. HubSpotアプリ開発者アカウントにログインします。
    • アプリ開発者アカウントである必要があります。標準のHubSpotアカウントではパブリックアプリを作成できません。
  2. 開発者アカウントのホームページで、アプリタブをクリックします。
  3. アプリを作成をクリックします。
  4. アプリ情報タブで、ユーザーが接続する際に表示される値を入力し、必要に応じて変更します。これらの値には、パブリックアプリケーション名、アプリケーションロゴ、アプリケーションの説明が含まれます。
  5. 認証タブで、「リダイレクトURL」ボックスにコールバックURLを入力します。
    • デスクトップアプリケーションを作成する場合は、http://localhost:33333のようなローカルにアクセス可能なURLに設定します。
    • Webアプリケーションを作成する場合は、ユーザーがアプリケーションを承認した際にリダイレクトされる信頼できるURLに設定します。
  6. アプリを作成をクリックします。HubSpotがアプリケーションとそれに関連する認証情報を生成します。
  7. 認証タブで、クライアントIDクライアントシークレットを確認します。これらは後でドライバーを設定する際に使用します。
  8. スコープの下で、アプリケーションの意図する機能に必要なスコープを選択します。

    テーブルにアクセスするには、最低限以下のスコープが必要です:

    • hubdb
    • oauth
    • crm.objects.owners.read
  9. 変更を保存をクリックします。
  10. 統合に必要な機能にアクセスできる本番ポータルにアプリケーションをインストールします。
    • 「インストールURL(OAuth)」の下で、完全なURLをコピーをクリックして、アプリケーションのインストールURLをコピーします。
    • コピーしたリンクをブラウザで開きます。アプリケーションをインストールする標準アカウントを選択します。
    • アプリを接続をクリックします。結果のタブは閉じて構いません。

プライベートアプリを使用する

HubSpotプライベートアプリケーショントークンを使用して接続するには、AuthSchemeプロパティを"PrivateApp"に設定します。

以下の手順に従ってプライベートアプリケーショントークンを生成できます:

  1. HubDBアカウントで、メインナビゲーションバーの設定アイコン(歯車)をクリックします。
  2. 左サイドバーメニューで、統合 > プライベートアプリに移動します。
  3. プライベートアプリを作成をクリックします。
  4. 基本情報タブで、アプリケーションの詳細(名前、ロゴ、説明)を設定します。
  5. スコープタブで、プライベートアプリケーションがアクセスできるようにしたい各スコープに対して読み取りまたは書き込みを選択します。
  6. テーブルにアクセスするには、最低限hubdbとcrm.objects.owners.readが必要です。
  7. アプリケーションの設定が完了したら、右上のアプリを作成をクリックします。
  8. アプリケーションのアクセストークンに関する情報を確認し、作成を続行をクリックし、その後トークンを表示をクリックします。
  9. コピーをクリックして、プライベートアプリケーショントークンをコピーします。

接続するには、PrivateAppTokenを取得したプライベートアプリケーショントークンに設定します。

ビルトイン接続文字列デザイナー

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.hubdb.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。

Using the built-in connection string designer to generate a JDBC URL (Salesforce is shown.)

CData JDBC driver をPySpark で使用して、AWS Glue モジュールでHubDB 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 HubDB データ from the NorthwindProducts table into a DataFrame ##Note the populated JDBC URL and driver class name source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:hubdb:RTK=5246...;AuthScheme=OAuth;OAuthClientID=MyOAuthClientID;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;").option("dbtable","NorthwindProducts").option("driver","cdata.jdbc.hubdb.HubDBDriver").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()

Glueジョブを実行する

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HubDB 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 HubDB をAWS Glue で使用することで、HubDB 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。

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