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Ponparemall JDBC Driver

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AWS Glue Jobs からPonparemall データにJDBC 経由でデータ連携


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Ponparemall にデータ連携。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

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JDBC Driver

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AWS Glue ロゴ画像

AWS Glue はAmazon のETL サービスであり、これを使用すると、簡単にデータプレパレーションを行い、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 接続を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 Ponparemall をAmazon S3 バケットにアップロードし、Ponparemall 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 ジョブを作成して実行する方法について説明します。

CData JDBC Driver for Ponparemall をAmazon S3 バケットにアップロード

CData JDBC Driver for Ponparemall 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.ponparemall.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: PonparemallGlueJob 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: GluePonparemallJDBC 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.ponparemall.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Ponparemall 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。

Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。

Ponparemall へのアクセスの設定

Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。

  • Ponparemall Manager にログインし、メニューの「各種申請」の「WebAPI利用申請」をクリックします。
  • Web API メニューの「WebAPIサービス利用申請」をクリックし、利用申請を行います。
  • 後日、Ponparemall から必要なId とPassword が送られてきます。

Ponparemall アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

  • ShopUrl：接続先のPonparemall Shop URL を設定。「http://storetst4.ponparemall.com/sample/」に含まれる「sample」の部分を入力します。
  • InventoryUserId：「在庫API」のユーザID を設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • InventoryPassword：「在庫API」のパスワードを設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • OrderUserId：「受注API」のユーザID を設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • OrderPassword：「受注API」のパスワードを設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • PaymentUserId：「決済API」のユーザID を設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • PaymentPassword：「決済API」のパスワードを設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。

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.ponparemall.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Ponparemall 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 Ponparemall data from the Orders table into a DataFrame ##Note the populated JDBC URL and driver class name source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:ponparemall:RTK=5246...;InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.ponparemall.PonparemallDriver").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Ponparemall 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 Ponparemall をAWS Glue で使用することで、Ponparemall 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。