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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 DB2 と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムDB2 の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DB2 の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DB2 のデータを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 DB2 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DB2 側でサポートしているSQL 操作をDB2 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DB2 の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、DB2 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.db2.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。
DB2 への接続には以下を入力します：
対応するDB2 のドライバーをインストールする必要があります。
Windows では、IBM Data Server Provider をインストールするだけで十分です。インストールがmachine.config への書き込みを行います。
Java では、IBM Data Server Driver JAR をアプリケーションのwww\WEB-INF\lib\ フォルダに配置する必要があります。
パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
接続文字列形式では以下のようになります。
Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=testUseSSH=true;SSHAuthMode=Password;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;
公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
接続文字列形式では以下のようになります。
Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;UseSSH=true;SSHAuthMode=Public_Key;SSHClientCertType=PUBLIC_KEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
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:db2:RTK=5246...;Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.db2.DB2Driver |
jdbc:db2:RTK=5246...;Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;
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DB2 のデータに対して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="db2_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()
