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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 XML をAmazon S3 バケットにアップロードし、XML 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 XML 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XML 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。
データソースを認証するには、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。 データプロバイダーはXML API を双方向データベーステーブルとしてモデル化し、XML ファイルをread-only ビュー（ローカルファイル、人気のクラウドサービスに格納されたファイル、およびFTP サーバー）としてモデル化します。 HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、およびFTP を含む主な認証スキームはサポートされています。認証のガイドについては、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。
URI と認証値を設定した後で、DataModel を設定することでデータの構造によりよくマッチするようデータの抽象化を調整できます。
DataModel プロパティはデータがどのようにテーブルとして抽象化されるかを制御するプロパティであり、次の基本的な設定を調整します。
リレーショナルな抽象化の設定についての詳細は、「XML データのモデリング」セクションを参照してください。次の例で使用されているサンプルデータも存在します。 このデータには、人名、その人たちが所有する車、車に施されたさまざまなメンテナンスに関する情報が含まれます。
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.xml.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XML 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 XML データ from the people table into a DataFrame
##Note the populated JDBC URL and driver class name
source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:xml:RTK=5246...;URI=C:/people.xml;DataModel=Relational;").option("dbtable","people").option("driver","cdata.jdbc.xml.XMLDriver").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XML 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 XML をAWS Glue で使用することで、XML 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。