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こんにちは!リードエンジニアの杉本です。
Embulk は、大量のデータをDB、クラウドデータストア、DWH にロードできるオープンソースETL ツールです。近頃のトレンドでは1社で複数のオンプレアプリやSaaS を使っており、データ分析にはETL ツールを使ってデータを丸ごとDB/DWH にロードしてから、分析や可視化をすることが主流になっています。Embulk にはいろいろなプラグインがあり、多様なInput とOutput 処理をサポートしています。この記事では、Embulk のJDBC Input Plugin と CData Driver for ApacheKafka を使って、Kafka のデータを簡単にDB にロードする方法をご紹介します。この例ではロード先のDB にはMySQL を使います。
次に、EmbulkとCData JDBC Driverをつなぎこむための、JDBC Input Plugin をインストールします。以下のリンクからダウンロードできます。
https://github.com/embulk/embulk-input-jdbc/tree/master/embulk-input-jdbcインストール用のコマンドはこちら:
embulk gem install embulk-input-jdbc
今回はロード先DB としてMySQL を使います。ほかにもSQL Server、PostgreSQL、Google BigQuery などを使うことも可能です。ロードに必要な以下のプラグインをインストールしましょう。
https://github.com/embulk/embulk-output-jdbc/tree/master/embulk-output-mysqlコマンドはこちら。
embulk gem install embulk-output-mysql
in:
type: jdbc
driver_path: C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for ApacheKafka 2024J\lib\cdata.jdbc.apachekafka.jar
driver_class: cdata.jdbc.apachekafka.ApacheKafkaDriver
url: jdbc:apachekafka:User=admin;Password=pass;BootStrapServers=https://localhost:9091;Topic=MyTopic;
table: "SampleTable_1"
out:
type: mysql
host: localhost
database: DatabaseName
user: UserId
password: UserPassword
table: "SampleTable_1"
mode: insert
BootstrapServers およびTopic プロパティを設定して、Apache Kafka サーバーのアドレスと、対話するトピックを指定します。
サーバー証明書を信頼する必要がある場合があります。そのような場合は、必要に応じてTrustStorePath およびTrustStorePassword を指定してください。
embulk run apachekafka-mysql.yml
ちなみに、上記の例ではテーブル名を直接指定しましたが、以下のようにSQL クエリを書いてもいいです。 WHERE 句で作成日や修正日を指定すれば、最新のデータだけを対象にすることも可能です。
in:
type: jdbc
driver_path: C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for ApacheKafka 2019J\lib\cdata.jdbc.apachekafka.jar
driver_class: cdata.jdbc.apachekafka.ApacheKafkaDriver
url: jdbc:apachekafka:User=admin;Password=pass;BootStrapServers=https://localhost:9091;Topic=MyTopic;
query: "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE [RecordId] = 1"
out:
type: mysql
host: localhost
database: DatabaseName
user: UserId
password: UserPassword
table: "SampleTable_1"
mode: insert
CData JDBC Driver for ApacheKafka をEmbulk で使うことで、Kafka と連携して簡単にデータを取得できます。ぜひ、30日の無償評価版をお試しください。