ETL ツールのEmbulk を使ってAzure Data Lake Storage のデータをDB にロードする方法

OSS のETL ツールEmbulk のJDBC Plugin を使って、Azure Data Lake Storage のデータを簡単にDB に同期する方法をご紹介します。

杉本和也
リードエンジニア

最終更新日:2023-10-13

この記事で実現できるAzure Data Lake Storage 連携のシナリオ

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 ADLS を使って、Azure Data Lake Storage 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。

Embulk でAzure Data Lake Storage のデータをロード

  • CData JDBC Driver for ADLS をEmbulk と同じマシンにインストールします。CData JDBC ドライバは30日間の無償トライアルが利用できるので、サイドバーからお気軽にダウンロードしてご利用ください。
  • 以下のパスにJDBC Driver がインストールされます。後ほどこのパスを使います。
    C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for ADLS 2019J\lib\cdata.jdbc.adls.jar
  • 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
  • config ファイルを作成し、Azure Data Lake Storage -> MySQL のジョブを作成します。adls-mysql.yml というファイル名で、以下の内容で作成しました。
  • in: type: jdbc driver_path: C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for ADLS 2025J\lib\cdata.jdbc.adls.jar driver_class: cdata.jdbc.adls.ADLSDriver url: jdbc:adls:Schema=ADLSGen2;Account=myAccount;FileSystem=myFileSystem;AccessKey=myAccessKey;InitiateOAuth=REFRESH table: "Resources" out: type: mysql host: localhost database: DatabaseName user: UserId password: UserPassword table: "Resources" mode: insert
  • JDBC URL の内容は、ご利用の環境や資格情報を入力してください。

    Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

    Azure Data Lake Storage Gen 2 への接続

    Gen 2 Data Lake Storage アカウントに接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • Account:ストレージアカウントの名前。
    • FileSystem:このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前。
    • Directory(オプション):レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます。

    Azure Data Lake Storage Gen 2 への認証

    本製品は、次の4つの認証方法をサポートします:アクセスキーの使用、共有アクセス署名の使用、Azure Active Directory OAuth(AzureAD)、Managed Service Identity(AzureMSI)。

    アクセスキー

    アクセスキーを使用して接続するには、はじめにADLS Gen2 ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

    Azure ポータルで:

    1. ADLS Gen2 ストレージアカウントにアクセスします。
    2. 設定でアクセスキーを選択します。
    3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします。
    4. 接続の準備ができたら、次のプロパティを設定します。

      • AuthSchemeAccessKey
      • AccessKey:先にAzure ポータルで取得したアクセスキーの値。

    共有アクセス署名(SAS)

    共有アクセス署名を使用して接続するには、はじめにAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

    接続の準備ができたら、次のプロパティを設定します。

    • AuthSchemeSAS
    • SharedAccessSignature:先に生成した共有アクセス署名の値。

    AzureAD、AzureMSI での認証方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen 2 への認証」セクションを参照してください。

  • テーブル名は取得したいテーブル名を入れます。
  • これで準備完了です。あとは「embulk run」で実行するだけです。
  • embulk run adls-mysql.yml
  • 実行後MySQL Workbenchからテーブルを確認してみると、データが取得できているはずです。

クエリ条件でフィルタリングしたデータのロード

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 ADLS 2019J\lib\cdata.jdbc.adls.jar driver_class: cdata.jdbc.adls.ADLSDriver url: jdbc:adls:Schema=ADLSGen2;Account=myAccount;FileSystem=myFileSystem;AccessKey=myAccessKey;InitiateOAuth=REFRESH query: "SELECT FullPath, Permission FROM Resources WHERE [RecordId] = 1" out: type: mysql host: localhost database: DatabaseName user: UserId password: UserPassword table: "Resources" mode: insert

おわりに

CData JDBC Driver for ADLS をEmbulk で使うことで、Azure Data Lake Storage 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。

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