Apache Airflow で Oracle Eloqua Reporting データを連携

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 Oracle Eloqua Reporting と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムの Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting のデータ の操作・分析が可能です。

Oracle Eloqua Reporting 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、Oracle Eloqua Reporting 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.oracleeloquareporting.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。

Oracle Eloqua Reporting では、以下の認証方法に対応しています。

• Basic 認証（ユーザーとパスワード）
• OAuth 2.0 コードグラントフロー
• OAuth 2.0 パスワードグラントフロー

Basic 認証（ユーザーとパスワード）

ユーザーとパスワードで認証するには、以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: Basic を指定します。
• Company: Oracle Eloqua Reporting アカウントに関連付けられた会社名を指定します。
• User: ログインアカウント名を指定します。
• Password: ログインパスワードを指定します。

OAuth 認証（コードグラントフロー）

OAuth コードグラントフローで認証するには、AuthScheme を OAuth に設定し、カスタム OAuth アプリケーションを作成します。カスタム OAuth アプリケーションの作成方法については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

続いて、以下のプロパティを設定します。

• InitiateOAuth: GETANDREFRESH を指定します。OAuthAccessToken の自動取得と更新に使用します。
• OAuthClientId: アプリケーション登録時に割り当てられたクライアント ID を指定します。
• OAuthClientSecret: アプリケーション登録時に割り当てられたクライアントシークレットを指定します。
• CallbackURL: アプリケーション登録時に定義したリダイレクト URI を指定します。

接続すると、デフォルトブラウザで Oracle Eloqua Reporting の OAuth エンドポイントが開きます。ログインしてアプリケーションに権限を付与してください。アクセストークンの有効期限が切れると、ドライバーが自動的に更新します。

OAuth 認証（パスワードグラントフロー）

OAuth パスワードグラントフローでは、OAuth アプリケーションの資格情報とユーザー資格情報を組み合わせて認証できます。ブラウザでの手動による権限付与は必要ありません。この認証方法を使用するには、OAuth アプリを作成する必要があります（ヘルプドキュメントを参照）。

以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: OAuthPassword を指定します。
• Company: 会社の一意の識別子を指定します。
• User: ログインアカウント名を指定します。
• Password: ログインパスワードを指定します。
• OAuthClientId: カスタム OAuth アプリケーション登録時に割り当てられたクライアント ID を指定します。
• OAuthClientSecret: カスタム OAuth アプリケーション登録時に割り当てられたクライアントシークレットを指定します。

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。

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：oracleeloquareporting_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:oracleeloquareporting:RTK=5246...;AuthScheme=Basic;User=user;Password=password;Company=MyCompany;)
   • Driver Class：cdata.jdbc.oracleeloquareporting.OracleEloquaReportingDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.oracleeloquareporting.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、Oracle Eloqua Reporting 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、oracle eloqua reporting_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="oracle eloqua reporting_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「oracle eloqua reporting_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、oracle eloqua reporting_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 Oracle Eloqua Reporting 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。

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