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Jira Service Desk JDBC Driver
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Jira Service Desk データに連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。
CData
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
AWS Glue はAmazon のETL サービスであり、簡単にデータプレパレーションを実行してストレージおよび分析用に読み込むことができます。AWS Glue と一緒にPySpark モジュールを使用すると、JDBC 接続経由でデータを処理するジョブを作成し、そのデータをAWS データストアに直接読み込むことができます。ここでは、CData JDBC Driver for JiraServiceDesk をAmazon S3 バケットにアップロードし、Jira Service Desk からデータを抽出してCSV ファイルとしてS3 に保存するためのAWS Glue ジョブを作成・実行する方法について説明します。
CData JDBC Driver for JiraServiceDesk をAWS Glue から使用するには、ドライバーの.jar ファイル（および必要なライセンスファイル）をAmazon S3 のバケットに配置する必要があります。
CData JDBC driver でJira Service Desk に接続するには、JDBC URL を作成します。さらにライセンスとしてJDBC URL にRTK プロパティを設定する必要があります。RTK は通常のライセンスと異なりますので、CData まで直接ご連絡をください。
任意のJira Service Management Cloud またはJira Service Management Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL プロパティを設定します。
デフォルトでは、CData 製品はシステムフィールドのみを表示します。Issues のカスタムフィールドにアクセスするには、IncludeCustomFields を設定します。
ローカルサーバーアカウントで認証するためには、次の接続プロパティを指定します。
Cloud アカウントに接続するには、APIToken を取得する必要があります。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインして「API トークン」 -> 「API トークンの作成」をクリックします。生成されたトークンが表示されます。
データに接続するには以下を設定します。
ちなみに、Cloud アカウントへの接続でパスワード認証を使うことも可能ですが、非推奨となっています。
この場合、AuthSchemeをすべてのOAuth フローでOAuth に設定する必要があります。また、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して構成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
JDBC URL の作成をサポートするビルトインの接続文字列デザイナーがあります。ドライバーの.jar ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインで.jar ファイルを実行するとデザイナーが開きます。
java -jar cdata.jdbc.jiraservicedesk.jar
必要項目を入力すると、デザインs－下部に接続文字列が生成されますのでクリップボードにコピーして使います。
CData JDBC driver をPySpark で使用して、AWS Glue モジュールでJira Service Desk データを取得して、S3 にCSV 形式で保存するシンプルなスクリプト例は以下です。
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsglue.job import Job
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
sparkContext = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sparkContext)
sparkSession = glueContext.spark_session
##Use the CData JDBC driver to read Jira Service Desk データ from the Requests table into a DataFrame
##Note the populated JDBC URL and driver class name
source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:jiraservicedesk:RTK=5246...;ApiKey=myApiKey;User=MyUser;").option("dbtable","Requests").option("driver","cdata.jdbc.jiraservicedesk.JiraServiceDeskDriver").load()
glueJob = Job(glueContext)
glueJob.init(args['JOB_NAME'], args)
##Convert DataFrames to AWS Glue's DynamicFrames Object
dynamic_dframe = DynamicFrame.fromDF(source_df, glueContext, "dynamic_df")
##Write the DynamicFrame as a file in CSV format to a folder in an S3 bucket.
##It is possible to write to any Amazon data store (SQL Server, Redshift, etc) by using any previously defined connections.
retDatasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = dynamic_dframe, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://mybucket/outfiles"}, format = "csv", transformation_ctx = "datasink4")
glueJob.commit()
スクリプト記述後、Glue ジョブを実行します。実行した取得/ロードのジョブが完了するとAWS Glue コンソールのジョブページでステータスが確認できます。成功するとS3 バケットにJira Service Desk データのCSV ファイルが生成されています。
このようにCData JDBC Driver for JiraServiceDesk をAWS Glue で使用することで、Jira Service Desk データをAWS Glue で自在に扱うことができます。Glue の外部データへの接続性を拡張するJDBC Driver を是非お試しください。