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

CData JDBC ドライバを使って、Google Cloud Data fusion で LDAP のデータ をBigQuery にETL。

宮本航太
プロダクトスペシャリスト

最終更新日:2022-05-16
ldap ロゴ

CData

jdbc ロゴ画像
Google Cloud Data Fusion ロゴ

こんにちは!プロダクトスペシャリストの宮本です。

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 LDAP のデータ を使って、LDAP のデータ 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 LDAP 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.ldap.LDAPDriver
    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「ldap-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

LDAP 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 LDAP のデータ 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:LDAP
  • Reference Name:LDAP
  • Plugin Name:LDAP Driver(Driver をアップロードした際の名前)
  • Plugin Type:jdbc
  • Connection String:LDAP 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

リクエストを認証するには、User およびPassword プロパティを有効なLDAP クレデンシャル(例えば、User を"Domain\BobF" または"cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain")に設定します。 CData 製品は、デフォルトでプレーンテキスト認証を使用します。これは、CData 製品がサーバーとTLS/SSL のネゴシエーションを試みるためです。 AuthMechanism を使って別の認証方法を指定できます。 TLS/SSL コンフィギュレーションについて詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。

    基本接続には、Server およびPort を設定します。さらに、次のように接続を微調整できます。
  • FollowReferrals:設定すると、CData 製品は参照サーバーのデータもビューとして表示します。参照サーバー上のデータを変更するには、このサーバーをServer およびPort で指定する必要があります。
  • LDAPVersion:サーバーが実装するプロトコルのバージョンに設定します。デフォルトでは、CData 製品はversion 2 を使用します。
  • BaseDN は、LDAP 検索の範囲を指定された識別名の高さに限定します。BaseDN の範囲を絞ることはパフォーマンスを劇的に向上させます。例えば、"cn=users,dc=domain" の値は、"cn=users" およびその子に含まれる結果のみを返します。
  • Scope:このプロパティを使用すると、サブツリーから返されるデータをより細かく制御できます。

Connection String は以下の形式です。

jdbc:ldap:User=Domain\BobF;Password=bob123456;Server=10.0.1.1;Port=389;

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LDAP のデータ 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 ドライバをアップロードすることで、簡単にGoogle Cloud Data Fusion でLDAP のデータ 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 LDAP 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。

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