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Sage 50 UK JDBC Driver
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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 Sage50UK をAmazon S3 バケットにアップロードし、Sage 50 UK 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 Sage50UK 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Sage 50 UK 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。
Note：Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。
「接続」セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK に ログインするために使用するものと同じです。
さらに、「接続」セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください：
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.sage50uk.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Sage 50 UK 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 Sage 50 UK データ from the TradingAccounts table into a DataFrame
##Note the populated JDBC URL and driver class name
source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:sage50uk:RTK=5246...;URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;").option("dbtable","TradingAccounts").option("driver","cdata.jdbc.sage50uk.Sage50UKDriver").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Sage 50 UK 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 Sage50UK をAWS Glue で使用することで、Sage 50 UK 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。