ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。
Apache Airflow を使うと、データエンジニアリングワークフローの作成、スケジューリング、および監視を行うことができます。CData JDBC Driver for ActCRM と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムAct CRM データに連携できます。 この記事では、Apache Airflow インスタンスからAct CRM データに接続してクエリを実行し、結果をCSV ファイルに保存する方法を紹介します。
最適化されたデータ処理が組み込まれたCData JDBC Driver は、リアルタイムAct CRM データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Act CRM にSQL クエリを発行すると、CData ドライバーはフィルタや集計などのAct CRM 側でサポートしているSQL 操作をAct CRM に直接渡し、サポートされていない操作(主にSQL 関数とJOIN 操作)は組み込みSQL エンジンを利用してクライアント側で処理します。 組み込みの動的メタデータクエリを使用すると、ネイティブのデータ型を使ってAct CRM データを操作および分析できます。
JDBC URL の作成の補助として、Act CRM JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインからjar ファイルを実行します。
java -jar cdata.jdbc.actcrm.jar
接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。
Authentication セクションのUser とPassword プロパティに、有効なAct! ユーザー資格情報を設定する必要があります。認証値に加えて、以下も参照してください。
Act! Premium への接続
認証値に加えて、Act! へのURL も設定が必要です。例:https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/。
さらに、接続するActDatabase を指定する必要があります。これは、ご自分のアカウントの「About Act! Premium」メニューのページ右上にある「?」で確認することができます。表示されたウィンドウの「Database Name」を使用します。
Act! Premium Cloud への接続
Act! Premium Cloud アカウントに接続するには、ActCloudName プロパティも指定する必要があります。このプロパティはCloud アカウントのURL アドレスで確認できます。例:https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/ActCloudName/。
ActCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。CacheMetadata プロパティを設定して、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。
クラスタ環境またはクラウドでJDBC ドライバーをホストするには、ライセンス(フルまたはトライアル)およびランタイムキー(RTK)が必要です。本ライセンス(またはトライアル)の取得については、こちらからお問い合わせください。
以下は、JDBC 接続で要求される必須プロパティです。
プロパティ | 値 |
---|---|
Database Connection URL |
jdbc:actcrm:RTK=5246...;URL=https://myActCRMserver.com;User=myUser;Password=myPassword;ActDatabase=MyDB;
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.actcrm.ActCRMDriver |
jdbc:actcrm:RTK=5246...;URL=https://myActCRMserver.com;User=myUser;Password=myPassword;ActDatabase=MyDB;
Airflow におけるDAG は、ワークフローのプロセスを格納するエンティティであり、DAG にトリガーを設定することでワークフローを実行することができます。 今回のワークフローでは、シンプルにAct CRM データに対してSQL クエリを実行し、結果をCSV ファイルに格納します。
import time from datetime import datetime from airflow.decorators import dag, task from airflow.providers.jdbc.hooks.jdbc import JdbcHook import pandas as pd # Dag の宣言 @dag(dag_id="act crm_hook", schedule_interval="0 10 * * *", start_date=datetime(2022,2,15), catchup=False, tags=['load_csv']) # Dag となる関数を定義(取得するテーブルは必要に応じて変更してください) def extract_and_load(): # Define tasks @task() def jdbc_extract(): try: hook = JdbcHook(jdbc_conn_id="jdbc") sql = """ select * from Account """ df = hook.get_pandas_df(sql) df.to_csv("/{some_file_path}/{name_of_csv}.csv",header=False, index=False, quoting=1) # print(df.head()) print(df) tbl_dict = df.to_dict('dict') return tbl_dict except Exception as e: print("Data extract error: " + str(e)) jdbc_extract() sf_extract_and_load = extract_and_load()