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Google Cloud Storage JDBC Driver
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Google Cloud Storage データを組み込んだパワフルなJava アプリケーションを短時間・低コストで作成して配布できます。
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 GoogleCloudStorage と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムGoogle Cloud Storage 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Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage 側でサポートしているSQL 操作をGoogle Cloud Storage 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Google Cloud Storage 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、Google Cloud Storage 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.googlecloudstorage.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。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定することなく接続できます。InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定したら、接続の準備が完了です。
接続すると、Google Cloud Storage OAuth エンドポイントがデフォルトブラウザで開きます。ログインして権限を付与すると、OAuth プロセスが完了します。
サービスアカウントには、ブラウザでユーザー認証を行わないサイレント認証があります。サービスアカウントを使用して、企業全体のアクセススコープを委任することもできます。
このフローでは、OAuth アプリケーションを作成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントを参照してください。以下の接続プロパティを設定したら、接続の準備が完了です：
これで、サービスアカウントのOAuth フローが完了します。
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:googlecloudstorage:RTK=5246...;ProjectId='project1';InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
| Database Driver Class Name | cdata.jdbc.googlecloudstorage.GoogleCloudStorageDriver |
jdbc:googlecloudstorage:RTK=5246...;ProjectId='project1';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Google Cloud Storage 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="google cloud storage_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()
