Apache Airflow で Anaplan データを連携

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData JDBC Driver を使用して、Apache Airflow で Anaplan のデータ にアクセスして処理。

Apache Airflow は、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、モニタリングをサポートするツールです。 CData JDBC Driver for Anaplan と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムの Anaplan のデータ を扱うことができます。 この記事では、Apache Airflow インスタンスから Anaplan のデータ 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説明します。

CData JDBC ドライバーは、最適化されたデータ処理機能を組み込んでおり、 リアルタイムの Anaplan のデータ を扱う際に比類のないパフォーマンスを発揮します。複雑な SQL クエリを Anaplan に発行すると、 ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接 Anaplan にプッシュし、 サポートされていない操作(主に SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。 また、組み込みの動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用して Anaplan のデータ の操作・分析が可能です。

Anaplan への接続を設定

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Anaplan JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。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 ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.anaplan.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。

Anaplan への認証

ドライバーはBasic、証明書、またはOAuth による認証をサポートしています。いずれの場合も、Region をAnaplan アカウントデータがホストされているリージョン(例:US1、これがデフォルト)に設定してください。

Basic 認証の使用

AuthSchemeBasic に設定し、Anaplan のUserPassword を入力します。ワークスペースがシングルサインオン(SSO)を使用している場合は、Basic 認証を使用するために Exception User として割り当てられている必要があります。

証明書認証の使用

AuthSchemeCertificate に設定し、CertificateCertificateTypePrivateKey プロパティを入力します(どちらかが暗号化されている場合はCertificatePassword / PrivateKeyPassword も設定してください)。証明書は、Anaplan テナント管理者に登録されたCA 発行のX.509 証明書である必要があります。

OAuth 認証の使用

Anaplan でカスタムOAuth アプリケーションを登録し、以下のプロパティを設定します:

  • OAuthClientId:カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId。
  • OAuthClientSecret:カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット。
  • CallbackURL:アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。
  • InitiateOAuthGETANDREFRESH に設定すると、ドライバーがOAuth トークンの交換と更新を自動的に管理します。

カスタムOAuth アプリの作成方法とOAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」の章を参照してください。

クラスター環境やクラウドで JDBC ドライバーをホストする場合は、ライセンス(製品版またはトライアル版)とランタイムキー(RTK)が必要です。ライセンス(またはトライアル)の取得については、弊社営業チームにお問い合わせください

以下は、JDBC 接続に必要な主なプロパティです。

プロパティ
データベース接続 URLjdbc:anaplan:RTK=5246...;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackURL=your_callback_url;Region=US1;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;
データベースドライバークラス名cdata.jdbc.anaplan.AnaplanDriver

Airflow で JDBC 接続を設定

  1. Apache Airflow インスタンスにログインします。
  2. Airflow インスタンスのナビゲーションバーで、Admin にカーソルを合わせ、Connections をクリックします。
  3. 次の画面で + ボタンをクリックして、新しい接続を作成します。
  4. Add Connection フォームで、必要な接続プロパティを入力します:
    • Connection Id:接続の名前を入力します(例:anaplan_jdbc)
    • Connection Type:JDBC Connection
    • Connection URL:上記の JDBC 接続 URL(例:jdbc:anaplan:RTK=5246...;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackURL=your_callback_url;Region=US1;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;)
    • Driver Class:cdata.jdbc.anaplan.AnaplanDriver
    • Driver Path:PATH/TO/cdata.jdbc.anaplan.jar
  5. フォーム下部の Test ボタンをクリックして、新しい接続をテストします。
  6. 新しい接続を保存すると、次の画面で接続リストに新しい行が追加されたことを示す緑色のバナーが表示されます。

DAG の作成

Airflow の DAG は、ワークフローのプロセスを保存し、トリガーすることでワークフローを実行できるエンティティです。 ここでのワークフローは、Anaplan のデータ に対して SQL クエリを実行し、結果を CSV ファイルに保存するというシンプルなものです。

  1. まず、ホームディレクトリに「airflow」フォルダがあるはずです。その中に「dags」という新しいディレクトリを作成します。 ここに Python ファイルを保存すると、UI 上で Airflow DAG として表示されます。
  2. 次に、新しい Python ファイルを作成し、anaplan_hook.py という名前を付けます。このファイルに以下のコードを挿入してください:
    	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 を宣言
    	@dag(dag_id="anaplan_hook", schedule_interval="0 10 * * *", start_date=datetime(2022,2,15), catchup=False, tags=['load_csv'])
    
    	# DAG 関数を定義
    	def extract_and_load():
    	# タスクを定義
    		@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()
    
  3. このファイルを保存し、Airflow インスタンスを更新します。DAG のリストに「anaplan_hook」という新しい DAG が表示されるはずです。
  4. この DAG をクリックし、次の画面で一時停止スイッチをクリックして青色にオンにします。次に、トリガー(再生)ボタンをクリックして DAG を実行します。これにより、anaplan_hook.py ファイル内の SQL クエリが実行され、コード内で指定したファイルパスに CSV として結果がエクスポートされます。
  5. 新しい DAG をトリガーした後、Downloads フォルダ(または Python スクリプト内で指定した場所)を確認すると、CSV ファイルが作成されていることがわかります。この例では account.csv です。
  6. CSV ファイルを開くと、Apache Airflow によって Anaplan のデータ が CSV 形式で利用可能になっていることを確認できます。

詳細情報と無料トライアル

CData JDBC Driver for Anaplan の30日間無料トライアルをダウンロードして、Apache Airflow でリアルタイムの Anaplan のデータ を活用してみてください。ご質問があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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