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こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。
Apache Airflow を使うと、データエンジニアリングワークフローの作成、スケジューリング、および監視を行うことができます。CData JDBC Driver for SnapchatAds と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムSnapchat Ads データに連携できます。 この記事では、Apache Airflow インスタンスからSnapchat Ads データに接続してクエリを実行し、結果をCSV ファイルに保存する方法を紹介します。
最適化されたデータ処理が組み込まれたCData JDBC Driver は、リアルタイムSnapchat Ads データを扱う上で高いパフォーマンスを提供します。 Snapchat Ads にSQL クエリを発行すると、CData ドライバーはフィルタや集計などのSnapchat Ads 側でサポートしているSQL 操作をSnapchat Ads に直接渡し、サポートされていない操作(主にSQL 関数とJOIN 操作)は組み込みSQL エンジンを利用してクライアント側で処理します。 組み込みの動的メタデータクエリを使用すると、ネイティブのデータ型を使ってSnapchat Ads データを操作および分析できます。
JDBC URL の作成の補助として、Snapchat Ads JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインからjar ファイルを実行します。
java -jar cdata.jdbc.snapchatads.jar
接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。
Snapchat Ads はOAuth 認証のみサポートします。この認証を有効にするには、すべてのOAuth フローでAuthScheme をOAuth に設定し、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。
定型のクエリを簡略化するために、AccountId にデフォルトのAccountId を指定するように設定することもできます。 これにより、WHERE 句の一部として手動で指定する必要がなくなります。(AccountId が指定されず、WHERE 句にアカウントID が明示的に与えられない場合、CData 製品はAccounts ビューに返されるリストから最初のアカウントを取得しようとします。)
ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのSnapchat Ads への認証について詳しく説明しています。
カスタムOAuth アプリケーションの作成については、ヘルプドキュメント の「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクションを参照してください。
クラスタ環境またはクラウドでJDBC ドライバーをホストするには、ライセンス(フルまたはトライアル)およびランタイムキー(RTK)が必要です。本ライセンス(またはトライアル)の取得については、こちらからお問い合わせください。
以下は、JDBC 接続で要求される必須プロパティです。
プロパティ | 値 |
---|---|
Database Connection URL |
jdbc:snapchatads:RTK=5246...;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
|
Database Driver Class Name | cdata.jdbc.snapchatads.SnapchatAdsDriver |
jdbc:snapchatads:RTK=5246...;InitiateOAuth=GETANDREFRESH
Airflow におけるDAG は、ワークフローのプロセスを格納するエンティティであり、DAG にトリガーを設定することでワークフローを実行することができます。 今回のワークフローでは、シンプルにSnapchat Ads データに対してSQL クエリを実行し、結果をCSV ファイルに格納します。
import time from datetime import datetime from airflow.decorators import dag, task from airflow.providers.jdbc.hooks.jdbc import JdbcHook import pandas as pd # Dag の宣言 @dag(dag_id="snapchat ads_hook", schedule_interval="0 10 * * *", start_date=datetime(2022,2,15), catchup=False, tags=['load_csv']) # Dag となる関数を定義(取得するテーブルは必要に応じて変更してください) def extract_and_load(): # Define tasks @task() def jdbc_extract(): try: hook = JdbcHook(jdbc_conn_id="jdbc") sql = """ select * from Account """ df = hook.get_pandas_df(sql) df.to_csv("/{some_file_path}/{name_of_csv}.csv",header=False, index=False, quoting=1) # print(df.head()) print(df) tbl_dict = df.to_dict('dict') return tbl_dict except Exception as e: print("Data extract error: " + str(e)) jdbc_extract() sf_extract_and_load = extract_and_load()