Backlog のデータをApache Kafka トピックにストリーミング

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData JDBC Driver とKafka Connect JDBC コネクタを使用して、Apache Kafka でBacklog のデータにアクセスし、ストリーミングできます。

Apache Kafka は、主にリアルタイムデータパイプラインやイベント駆動型アプリケーションの構築に使用されるオープンソースのストリーム処理プラットフォームです。CData JDBC Driver for Backlogと組み合わせることで、Kafka はライブのBacklog のデータを扱うことができます。この記事では、Backlog データをApache Kafka トピックに接続、アクセス、ストリーミングする方法と、Confluent Control Center を起動してConfluent プラットフォームのKafka インフラストラクチャを使用して受信したBacklog のデータをユーザーが安全に管理および監視できるようにする方法について説明します。

CData JDBC Driver は最適化されたデータ処理機能を内蔵しており、ライブのBacklog のデータとのやり取りにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Backlog に複雑なSQL クエリを発行すると、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Backlog にプッシュし、サポートされていない操作（多くの場合SQL 関数やJOIN 操作）については組み込みのSQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。組み込みの動的メタデータクエリにより、ネイティブのデータ型を使用してBacklog のデータを操作および分析できます。

前提条件

Apache Kafka トピックでBacklog のデータをストリーミングするためにCData JDBC Driver を接続する前に、クライアントのLinux ベースのシステムに以下をインストールおよび設定してください。

Confluent Platform for Apache Kafka
Confluent Hub CLI のインストール
Confluent Platform 用のSelf-Managed Kafka JDBC Source Connector

Backlog のデータへの新しいJDBC 接続を定義

Linux ベースのシステムにCData JDBC Driver for Backlogをダウンロードします。
以下の手順に従って新しいディレクトリを作成し、すべてのドライバーの内容を展開します:
1. Backlog という名前の新しいディレクトリを作成します。
```
		mkdir Backlog
		
```
2. ダウンロードしたドライバーファイル（.zip）をこの新しいディレクトリに移動します。
```
		mv BacklogJDBCDriver.zip Backlog/
		
```
3. CData BacklogJDBCDriver の内容をこの新しいディレクトリに解凍します。
```
		unzip BacklogJDBCDriver.zip
		
```
Backlog ディレクトリを開き、lib フォルダに移動します。
```
ls
cd lib/
```
CData JDBC Driver for Backlog のlib フォルダの内容をKafka Connect JDBC のlib フォルダにコピーします。Kafka Connect JDBC フォルダの内容を確認し、cdata.jdbc.backlog.jar ファイルがlib フォルダに正常にコピーされたことを確認します。
```
cp -r /path/to/CData JDBC Driver for Backlog/lib/* /usr/share/confluent-hub-components/confluentinc-kafka-connect-jdbc/lib/
cd /usr/share/confluent-hub-components/confluentinc-kafka-connect-jdbc/lib/
```
以下のコマンドを使用して、CData Backlog JDBC ドライバーのライセンスをインストールします。名前とメールアドレスを入力してください。
```
	java -jar cdata.jdbc.backlog.jar -l
	
```
プロダクトキーまたは"TRIAL" を入力します（ライセンスの有効期限が切れた場合は、CData サポートチームまでお問い合わせください）。
以下のコマンドを使用してConfluent ローカルサービスを起動します:
```
	confluent local services start
	
```
これにより、Zookeeper、Kafka、Schema Registry、Kafka REST、Kafka CONNECT、ksqlDB、Control Center などのすべてのConfluent サービスが起動します。これで、CData JDBC Driver for Backlog を使用してKafka Connect Driver 経由でksqlDB のKafka トピックにメッセージをストリーミングする準備が整いました。
POST HTTP API リクエストを使用してKafka トピックを手動で作成します:
```
 curl --location 'server_address:8083/connectors'
	--header 'Content-Type: application/json'
	--data '{
		"name": "jdbc_source_cdata_backlog_01",
		"config": {
			"connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
			"connection.url": "jdbc:backlog:ApiKey=YOUR_API_KEY;Url=https://yourURL.backlog.com;",
		"topic.prefix": "backlog-01-",
		"mode": "bulk"
		}
	}'
```
HTTP POST 本文（上記）で使用されるフィールドについて説明します:
- connector.class: 使用するKafka Connect コネクタのJava クラスを指定します。
- connection.url: Backlog データに接続するためのJDBC 接続URL です。
  組み込みの接続文字列デザイナー
  
  JDBC URL の作成については、CData JDBC Driver for Backlogに組み込まれた接続文字列デザイナーを使用してください。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.backlog.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。
  
  Backlog への接続に使用できる認証方法は、API キーおよびOAuth の2つです。
  API キー認証
  
  ApiKey およびURL をログインクレデンシャルに設定します。 ApiKey を取得するには：
  1. Backlog の個人設定ページを開きます。
  2. 「API」セクションをクリックして、「メモ」にAPI キーについての説明を追加し、「登録」ボタンをクリックします。トークンが生成されます。
  3. ApiKey にAPI キーを指定します。
  4. URL はBacklog のテナントURL から取得できます。
  OAuth 認証
  ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントを参照してください。
- topic.prefix: コネクタによって作成されるKafka トピックに追加されるプレフィックスです。「backlog-01-」に設定されています。
- mode: コネクタの動作モードを指定します。ここでは「bulk」に設定されており、コネクタがバルクデータ転送を実行するように設定されていることを示しています。
このリクエストにより、Backlog のすべてのテーブル/コンテンツがKafka トピックとして追加されます。

注意: リクエストをPOST するIP アドレス（サーバー）は、Linux ネットワークのIP アドレスです。
ksqlDB を実行し、トピックを一覧表示します。以下のコマンドを使用します:
```
ksql
list topics;
```
トピック内のデータを表示するには、以下のSQL ステートメントを入力します:
```
PRINT topic FROM BEGINNING;
```

Confluent Control Center への接続

Confluent Control Center のユーザーインターフェースにアクセスするには、上記のセクションで説明した"confluent local services" を実行し、ローカルブラウザでhttp://<server address>:9021/clusters/ と入力してください。