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CData Sync

Azure Data Lake にCSV のデータを連携・統合する方法

ETL / ELT ツールのCData Sync を使って、CSV のデータのAzure Data Lake へのETL パイプラインをノーコードで作成する方法を解説します。

宮本航太
プロダクトスペシャリスト

最終更新日:2024-01-19
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CData

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Azure Data Lake ロゴ

こんにちは!プロダクトスペシャリストの宮本です。

CData Sync は、数百のSaaS / DB のデータをAzure Data Lake をはじめとする各種DB / データウェアハウスにノーコードで統合・レプリケーション(複製)が可能なETL / ELT ツールです。本記事では、CSV のデータをCData Sync を使ってAzure Data Lake に統合するデータパイプラインを作っていきます。

CData Sync とは?

CData Sync は、レポーティング、アナリティクス、機械学習、AI などで使えるよう、社内のデータを一か所に統合して管理できるデータ基盤をノーコードで構築できるETL ツールで、以下の特徴を持っています。

  1. CSV をはじめとする数百種類のSaaS / DB データに対応
  2. Azure Data Lake など多くのRDB、データレイク、データストア、データウェアハウスに同期可能
  3. 業務データのデータ分析基盤へのETL / ELT 機能に特化し、極限まで設定操作をシンプルに
  4. 主要なSaaS データの差分更新やCDC(Change Data Capture、変更データキャプチャ)のサポート
  5. フレキシブルなSQL / dbt 連携での取得データの変換

CData Sync では、1.データソースとしてCSV の接続を設定、2.同期先としてAzure Data Lake の接続を設定、3.CSV からAzure Data Lake へのレプリケーションジョブの作成、という3つのステップだけでレプリケーション処理を作成可能です。以下に具体的な設定手順を説明します。

CData Sync を使い始める

CData Sync はフルマネージド(SaaS)型・オンプレミス型・AWS でのホスティング、と多様なホスティング環境に対応しています。各オプションで無償トライアルを提供していますので、自社のニーズにフィットするオプションを以下から選択してお試しください。

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1.データソースとしてCSV の接続を設定

まずはじめに、CData Sync のブラウザ管理コンソールにログインします。CData Sync のインストールをまだ行っていない方は本記事の製品リンクからCData Sync をクリックして、30日の無償トライアルとしてCData Sync をインストールしてください。インストール後にCData Sync が起動して、ブラウザ設定画面が開きます。

それでは、データソース側にCSV を設定していきましょう。左の[接続]タブをクリックします。

  1. [+接続の追加]ボタンをクリックします。 コネクションの追加。
  2. [データソース]タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、CSV を見つけます。
  3. CSV の右側の[→]をクリックして、CSV アカウントへの接続画面を開きます。もし、CSV のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン(コネクタのアップロードアイコン)をクリックし、[ダウンロード]をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。 データソースの追加。
  4. 接続プロパティにCSV に接続するアカウント情報を入力をします。

    CSV 接続プロパティの取得・設定方法

    DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

    .csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定することができます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

    CSV ファイルの削除や更新を行う場合には、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

    Amazon S3 内のCSV への接続

    URI をバケットおよびフォルダに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

    • AWSAccessKey:AWS アクセスキー(username)に設定。
    • AWSSecretKey:AWS シークレットキーに設定。

    Box 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

    Dropbox 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。

    SharePoint Online SOAP 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

    SharePoint Online REST 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

    FTP 内のCSV への接続

    URI をルートフォルダとして使用されるフォルダへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

    Google Drive 内のCSV への接続

    デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

    データソースの追加。
  5. [作成およびテスト]をクリックして、正しくCSV に接続できているかをテストして保存します。これでレプリケーションのデータソースとしてCSV への接続が設定されました。

2.同期先としてAzure Data Lake の接続を設定

次に、CSV のデータを書き込む先(=同期先)として、Azure Data Lake を設定します。同じく[接続]タブを開きます。

  1. [+接続の追加]ボタンをクリックします。
  2. [同期先]タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、Azure Data Lake を見つけます。
  3. Azure Data Lake の右側の[→]をクリックして、Azure Data Lake データベースへの接続画面を開きます。もし、Azure Data Lake のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン(コネクタのアップロードアイコン)をクリックし、[ダウンロード]をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。 Configure a Destination connection to Azure Data Lake.
  4. 必要な接続プロパティを入力します。Azure Data Lake Storage との接続には、以下のプロパティが必要です:

    Azure Data Lake Storage Gen1

    • Generation: 1 に設定。
    • Account: Azure Data Lake Store アカウント名。
    • Path: レプリケーションファイルの保存先のパス(デフォルトはルートディレクトリ)。
    • TenantId: tenant ID。
    • OAuthClientId: Azure Directory web application のApplication ID(詳細はSync のヘルプ参照)。
    • OAuthClientSecret: Azure Directory web application に認可されたキー(詳細はSync のヘルプ参照)。

    Azure Data Lake Storage Gen2

    • Generation: 2に設定。.
    • Access Key: 認証で使用するアクセスキー(詳細はSync のヘルプ参照)。
    • Account: Azure Data Lake Store アカウント名。
    • FileSystem: アカウントで使われているファイルシステム名。
    • Path: レプリケーションファイルの保存先のパス(デフォルトはルートディレクトリ)。
  5. [作成およびテスト]をクリックして、正しく接続できているかをテストします。 Configure a Destination connection (Generation 1 is shown).
  6. これで同期先としてAzure Data Lake を設定できました。CData Sync では、Azure Data Lake のデータベース名を指定するだけで、同期するCSV に併せたテーブルスキーマを自動的にCREATE TABLE してくれます。同期データに合わせたテーブルを事前に作成するなどの面倒な手順は必要ありません。もちろん、既存テーブルにマッピングを行いデータ同期を行うことも可能です。

3.CSV からAzure Data Lake へのレプリケーションジョブの作成

CData Sync では、レプリケーションをジョブ単位で設定します。ジョブは、CSV からAzure Data Lake という単位で設定し、複数のテーブルを含むことができます。レプリケーションジョブ設定には、[ジョブ]タブに進み、[+ジョブを追加]ボタンをクリックします。 ジョブの追加Salesforce の例)。

[ジョブを追加]画面が開き、以下を入力します:

  1. 名前:ジョブの名前
  2. データソース:ドロップダウンリストから先に設定したCSV を選択
  3. 同期先:先に設定したAzure Data Lake を選択
データソースの設定Salesforce の例)。

すべてのオブジェクトをレプリケーションする場合

CSV のすべてのオブジェクト / テーブルをレプリケーションするには、[種類]セクションで[すべて同期]を選択して、[タスクを追加]ボタンで確定します。

作成したジョブ画面で、右上の[▷実行]ボタンをクリックするだけで、全CSV テーブルのAzure Data Lake への同期を行うことができます。

オブジェクトを選択してレプリケーションする場合

CSV から特定のオブジェクト / テーブルを選択してレプリケーションを行うことが可能です。[種類]セクションでは、[標準(個別設定)]を選んでください。

次に[ジョブ]画面で、[タスク]タブをクリックし、[タスクを追加]ボタンをクリックします。 ジョブへのタスク追加Salesforce の例)。

するとCData Sync で利用可能なオブジェクト / テーブルのリストが表示されるので、レプリケーションを行うオブジェクトにチェックを付けます(複数選択可)。[タスクを追加]ボタンで確定します。

タスク選択(Salesforce の例)。

作成したジョブ画面で、[▷実行]ボタンをクリックして(もしくは各タスク毎の実行ボタンを押して)、レプリケーションジョブを実行します。 作成したジョブの実行(Salesforce の例)。

このようにとても簡単にCSV からAzure Data Lake への同期を行うことができました。

CData Sync の主要な機能を試してみる:スケジューリング・差分更新・ETL

ジョブのスケジュール起動設定

CData Sync では、同期ジョブを1日に1回や15分に1回などのスケジュール起動をすることができます。ジョブ画面の[概要]タブから[スケジュール]パネルを選び、[⚙設定]ボタンをクリックします。[間隔]と同期時間の[毎時何分]を設定し、[保存]を押して設定を完了します。これでCData Sync が同期ジョブをスケジュール実行してくれます。ユーザーはダッシュボードで同期ジョブの状態をチェックするだけです。 スケジュール実行設定。

差分更新

CData Sync では、主要なデータソースでは、差分更新が可能です。差分更新では、最後のジョブ実行時からデータソース側でデータの追加・変更があったデータだけを同期するので、レプリケーションのクエリ・通信のコストを圧倒的に抑えることが可能です。

差分更新を有効化するには、ジョブの[概要]タブから「差分更新」パネルを選び、[⚙設定]ボタンをクリックします。[開始日]と[レプリケーション間隔]を設定して、[保存]します。

SQL での取得データのカスタマイズ

CData Sync は、デフォルトではCSV のオブジェクト / テーブルをそのままAzure Data Lake に複製しますが、ここにSQL、またはdbt 連携でのETL 処理を組み込むことができます。テーブルカラムが多すぎる場合や、データ管理の観点から一部のカラムだけをレプリケーションしたり、さらにデータの絞り込み(フィルタリング)をしたデータだけをレプリケーションすることが可能です。

ジョブの[概要]タブ、[タスク]タブへと進みます。選択されたタスク(テーブル)の[▶]の左側のメニューをクリックし、[編集]を選びます。タスクの編集画面が開きます。

UI からカラムを選択する場合には、[カラム]タブから[マッピング編集]をクリックします。レプリケーションで使用しないカラムからチェックを外します。

SQL を記述して、フィルタリングなどのカスタマイズを行うには、[クエリ]タブをクリックし、REPLICATE [テーブル名]の後に標準SQL でフィルタリングを行います。 レプリケーションのカスタマイズ設定。

CSV からAzure Data Lake へのデータ同期には、ぜひCData Sync をご利用ください

このようにノーコードで簡単にCSV のデータをAzure Data Lake にレプリケーションできます。データ分析、AI やノーコードツールからのデータ利用などさまざまな用途でCData Sync をご利用いただけます。30日の無償トライアルで、シンプルでパワフルなデータパイプラインを体感してください。

日本のユーザー向けにCData Sync は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

CData Sync の 導入事例を併せてご覧ください。

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