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Google Cloud Data Fusion でREST 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 REST のデータ をBigQuery にETL。
最終更新日：2022-05-16
この記事で実現できるREST 連携のシナリオ
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 REST のデータ を使って、REST 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。
- 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。
- 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。
- 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 REST 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。
- 「View Instance」をクリックして、Data Fusion の Control Center を開きます。
- 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.rest.RESTDriver
- 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「rest-connector-java-19.0.7115.0.jar」に変更しました。
- 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。
REST 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 REST 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。
「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：REST
- Reference Name：REST
- Plugin Name：REST Driver（Driver をアップロードした際の名前）
- Plugin Type：jdbc
- Connection String：REST 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
データソースへの認証については、データプロバイダーのヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください: データプロバイダーはREST API を双方向データベーステーブルとして、XML/JSON ファイル（ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）を読み取り専用のビューとしてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
URI を設定し、認証値を指定したら、Format を"XML" または"JSON" に設定して、データ表現をデータ構造により厳密に一致させるようにDataModel を設定します。
DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、以下の基本的な設定を切り替えます。
- Document （デフォルト）：REST データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーはネストされたエレメントをデータの集計として返します。
- FlattenedDocuments：ネストされたドキュメントとその親を単一テーブルとして暗黙的に結合します。
- Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれます。
リレーショナル表現の構成について詳しくは、「REST データのモデル化」を参照してください。次の例で使用されているサンプルデータもあります。データには、人、所有している車、およびそれらの車で行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.
Connection String は以下の形式です。
jdbc:rest:DataModel=Relational;URI=C:/people.xml;Format=XML;
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。
「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
作成したREST 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。
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。
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REST 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 REST 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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