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JSON JDBC Driver

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Google Cloud Data Fusion でJSON データを扱う方法:CData JDBC Driver


CData JDBC Driver for JSON を使って、Google Cloud Data fusion で JSON services をBigQuery にETL。


宮本航太
プロダクトスペシャリスト

json ロゴ画像

JDBC Driver

jdbc ロゴ画像
Google Cloud Data Fusion ロゴ画像

Google Cloud Data Fusion は、ノーコードでデータ連携の設定が可能な言わば GCP の ETL ツール(サービス)です。たくさんのコネクタや変換・分析機能がデフォルトで用意されているため、さまざまなデータソースを色々な組み合わせで扱うことが可能なようです。 また JDBC を扱うこともできるため、この記事では、CData JDBC Driver for JSON services を使って、JSON services データをCloud Data Fusion でGoogle BigQuery にノーコードでパイプラインします。

Cloud Data Fusion の準備

まずはCloud Data Fusion のインスタンスを作成します。

  1. Data Fusion のトップ画面にある「CREATE INSTANCE」からインスタンスを作成します。
  2. 作成されたインスタンス名を先ほどの画面でクリックすると以下の画面に遷移しますので、画面下部にある Service Account をコピーします。
  3. Cloud Data Fusion のインスタンス作成
  4. 画面上部にある追加からメンバーを追加します。メンバー名は先ほどコピーした「Service Account」に合わせてください。 役割は BiqQuery へもアクセスしますので、「BigQuery 管理者」、「Cloud Data Fusion 管理者」、「Cloud Data Fusion API サービス エージェント」を付与します。

CData JDBC Driver for JSON のアップロード

ここからは実際に、Data Fusion の設定をしていきます。 まずは JDBC Driver をアップロードを行います。

  1. 「View Instance」をクリックして、Data Fusion の Control Center を開きます。
  2. Cloud Data Fusion のControl Center を開く
  3. Control Center が表示されたら、「+」ボタンをクリックして JDBC Driver をアップロードしていきます。
    • Name:アップロードしたドライバーに設定する名前
    • Class name:cdata.jdbc.json.JSONDriver
    JDBC Driver をCloud Data Fusion にアップロード
  4. アップロードする際の注意点として、Driver のファイル名を name-version の形式に変更してアップロードする必要があります。 なお、jarファイルをダブルクリックした際に表示されているバージョンをもとに「json-connector-java-19.0.7115.0.jar」に変更しました。
  5. JDBC Driver をCloud Data Fusion にアップロード
  6. アップロードが成功するとこのような画面が表示されるので、「Create a Pipeline」をクリックします。
  7. JDBC Driver のアップロード終了

JSON からGoogle BigQuery へのパイプラインの作成

Data Fusion のパイプライン作成

インプット元はサイドメニューの「Source」から選択します。今回は先ほどアップロードした JSON services の JDBC Driver を使用するため、「DataBase」を選択します。 アウトプット先は同じくサイドメニューより「Sink」→「BigQuery」を選択します。

Source およびSink 先の選択

「DataBase」の設定

「DataBase」のアイコンにカーソルを持ってくるとプロパティというボタンが表示されるのでクリックし、下記内容を設定します。

  • Label:JSON
  • Reference Name:JSON
  • Plugin Name:JSON Driver(Driver をアップロードした際の名前)
  • Plugin Type:jdbc
  • Connection String:JSON へ接続する際の JDBC URL
  • Import Query:インプットしたいデータを抽出するクエリ

データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。本製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー(ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー)としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。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。

URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

  • Document(デフォルト):JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。本製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
  • FlattenedDocuments:ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
  • Relational:階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

Amazon S3 内のJSON への接続

URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。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JSON への接続

URI をJSON ファイル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JSON への接続

URI をJSON ファイル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。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

URI をJSON 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JSON への接続

URI をJSON 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JSON への接続

URI をJSON ファイル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JSON 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。

Connection String は以下の形式です。

jdbc:json:URI=C:/people.json;DataModel=Relational;

Database プロパティ設定

上のキャプチャの赤枠は、Salesforce から BigQuery へアウトプットするデータの定義となります。 こちらは「Import Query」のすぐ右上にある「Get Schema」をクリックすると下の画面が表示されますので、「Import Query」で入力したクエリを実行し、カラムを定義します。

Output schema 設定

「BigQuery」の設定

こちらも同様に BigQuery のプロパティから下記内容を設定します。

  • Label:BigQuery
  • Reference Name:BigQuery
  • Project ID:使用するProject ID
  • DataSet:使用するDataSet
  • Table:使用するテーブル名、例:Account_DataFusion
BigQuery のプロパティ設定

作成したJSON services からBigQuery のパイプラインの実行

まずは作成したパイプラインをデプロイします。赤枠の「Deploy」ボタンをクリックしてデプロイを行います。

Deploy Cloud Data Fusion Pipeline

デプロイ完了後、Runボタンが表示されますので、クリックします。

デプロイしたパイプラインを実行

このようにCData JDBC Driver をアップロードすることで、簡単にGoogle Cloud Data Fusion でJSON services データをノーコードで連携し、BigQuery などへのパイプラインを作成することができます。

是非、CData JDBC Driver for JSON 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。