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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 Dynamics365 と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムDynamics 365 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Dynamics 365 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Dynamics 365 データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Dynamics 365 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Dynamics 365 側でサポートしているSQL 操作をDynamics 365 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Dynamics 365 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、Dynamics 365 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.dynamics365.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。
Dynamics365 Online、オンプレミス、およびOnPremise IFD (Internet-facing deployment) に接続することができます。すべてのエディションで、OrganizationalUrl がログインで利用するURL に設定される必要があります。 オンプレミス版の場合には、追加でUser およびPassword 接続プロパティを入力する必要があります。
Online 版およびOnPremise IFD 版は、OAuth 値を指定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
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:dynamics365:RTK=5246...;Dynamics365Edition=Dynamics 365 Online;Tenant=myaccount.onmicrosoft.com;OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/;OAuthClientId=clientid;OAuthClientSecret=secret;CallbackURL=http://MyAppReplyURL:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.dynamics365.Dynamics365Driver |
jdbc:dynamics365:RTK=5246...;Dynamics365Edition=Dynamics 365 Online;Tenant=myaccount.onmicrosoft.com;OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/;OAuthClientId=clientid;OAuthClientSecret=secret;CallbackURL=http://MyAppReplyURL:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
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Dynamics 365 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="dynamics 365_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()