ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →無償トライアル:
無償トライアルへ製品の情報と無償トライアルへ:
SharePoint JDBC Driver
Java 開発者は、Web、デスクトップ、およびモバイルアプリケーションをSharePoint Server のリスト、連絡先、カレンダー、リンク、タスクなどのデータに簡単に接続できるようになります。
JDBC Driver
AWS Glue はAmazon のETL サービスであり、これを使用すると、簡単にデータプレパレーションを行い、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 接続を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 SharePoint をAmazon S3 バケットにアップロードし、SharePoint 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 ジョブを作成して実行する方法について説明します。
CData JDBC Driver for SharePoint 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SharePoint 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。
SharePoint のベースサイトもしくはサブサイトのURL を設定します。これにより、サイト・サブサイトのすべてのリストを含むSharePoint エンティティをクエリできます。
Authentication セクションのUser、Password を設定します。SharePoint のオンプレミス版の際にはこの値は必須です。
SharePoint Online に接続する場合にはSharePointEdition をSHAREPOINTONLINE に設定し、User とPassword を設定します。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。
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.sharepoint.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SharePoint 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 SharePoint data from the MyCustomList table into a DataFrame
##Note the populated JDBC URL and driver class name
source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:sharepoint:RTK=5246...;User=myuseraccount;Password=mypassword;Auth Scheme=NTLM;URL=http://sharepointserver/mysite;SharePointEdition=SharePointOnPremise;").option("dbtable","MyCustomList").option("driver","cdata.jdbc.sharepoint.SharePointDriver").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SharePoint 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 SharePoint をAWS Glue で使用することで、SharePoint 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。