製品をチェック

Wave Financial Driver の30日間無償トライアルをダウンロード

 30日間の無償トライアルへ

製品の詳細

Wave Financial アイコン Wave Financial JDBC Driver 相談したい

Wave Financial データを組み込んだパワフルなJava アプリケーションを短時間・低コストで作成して配布できます。

AWS Glue ジョブからWave Financial のデータにJDBC 経由で接続

Amazon S3 でホストされているCData JDBC ドライバーを使用してAWS Glue ジョブからWave Financial にデータ連携。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-07
wavefinancial ロゴ

CData

jdbc ロゴ画像
AWS Glue ロゴ

こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

AWS Glue はAmazon のETL サービスであり、簡単にデータプレパレーションを実行して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 WaveFinancial をAmazon S3 バケットにアップロードし、Wave Financial 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・実行する方法について説明します。

CData JDBC Driver for WaveFinancial をAmazon S3 バケットにアップロード

CData JDBC Driver for WaveFinancial 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。

  1. Amazon S3 コンソールを開きます。
  2. バケットを選択、もしくは作成します。
  3. [アップロード]をクリックします。
  4. JDBC Driver の.jar ファイル(cdata.jdbc.wavefinancial.jar) をインストールディレクトリのlib フォルダから選択してアップロードします。

Amazon Glue Job を設定

  1. [分析]->[AWS Glue]をクリックします。
  2. AWS Glue コンソールで、[ETL]->[ジョブ]をクリックします。
  3. [ジョブの追加]をクリックして新しいGlue ジョブを作成します。
  4. ジョブのプロパティを設定します:
    • 名前: WaveFinancialGlueJob など任意のジョブ名
    • IAM ロール: AWSGlueServiceRole もしくは AmazonS3FullAccessSelect の権限があるIAM ロールを設定(JDBC Driver がAmazon S3 バケットにあるため)。
    • Type: [Spark]を選択。
    • Glue version: ドロップダウンからバージョンを選択。
    • このジョブ実行: [ユーザーが作成する新しいスクリプト]を選択。
      スクリプトプロパティの設定:
      • スクリプトファイル名: GlueWaveFinancialJDBC などのスクリプトファイル名。
      • スクリプトが保存されているS3 パス: S3 バケットを入力もしくは選択。
      • 一時ディレクトリ: S3 バケットを入力もしくは選択
    • ETL 言語: [Python]を選択
    • セキュリティ設定、スクリプトライブラリおよびジョブパラメータを展開。依存JARS パスは、JDBC の.jar ファイルをアップロードしたS3 バケットに設定。.jar ファイル名 s3://mybucket/cdata.jdbc.wavefinancial.jar も含めます。
  5. [次へ]をクリックすると、ほかのAWS エンドポイントへの接続オプション追加ができます。Redshift、MySQL などに接続する際にはここで接続を作成できます。
  6. [ジョブの保存とスクリプトの編集]をクリックします。
  7. 開いたエディタで、Python スクリプトを記述します。サンプルは以下です。

サンプルGlue スクリプト

CData JDBC driver でWave Financial 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。

Wave Financial 接続プロパティの取得・設定方法

Wave Financial は、データに接続する手段として、API トークンを指定する方法とOAuth 認証情報を使用する方法の2つを提供しています。

API トークン

Wave Financial API トークンを取得するには:

  1. Wave Financial アカウントにログインします。
  2. 左ペインのManage Applications に移動します。
  3. トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
  4. API トークンを生成するには、Create token をクリックします。

OAuth

Wave Financial はOAuth 認証のみサポートします。すべてのOAuth フローで、この認証を有効にするにはAuthSchemeOAuth に設定する必要があります。

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Wave Financial への認証について詳しく説明しています。

  • デスクトップ:ユーザーのローカルマシン上でのサーバーへの接続で、テストやプロトタイピングによく使用されます。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。
  • Web:共有ウェブサイト経由でデータにアクセスします。カスタムOAuth でのみ認証されます。
  • ヘッドレスサーバー:他のコンピュータやそのユーザーにサービスを提供する専用コンピュータで、モニタやキーボードなしで動作するように構成されています。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。

カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、組み込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、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。

ビルトイン接続文字列デザイナー

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.wavefinancial.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。

Using the built-in connection string designer to generate a JDBC URL (Salesforce is shown.)

CData JDBC driver をPySpark で使用して、AWS Glue モジュールでWave Financial のデータを取得して、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 Wave Financial データ from the Invoices table into a DataFrame ##Note the populated JDBC URL and driver class name source_df = sparkSession.read.format("jdbc").option("url","jdbc:wavefinancial:RTK=5246...;").option("dbtable","Invoices").option("driver","cdata.jdbc.wavefinancial.WaveFinancialDriver").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()

Glueジョブを実行する

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Wave Financial のデータのCSV ファイルが生成されています。

このようにCData JDBC Driver for WaveFinancial をAWS Glue で使用することで、Wave Financial のデータを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。

関連コンテンツ

トライアル・お問い合わせ

30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。