Google Cloud Data Fusion でHarvest のデータを扱う方法：CData JDBC Driver

宮本航太
宮本航太
プロダクトスペシャリスト
CData JDBC ドライバを使って、Google Cloud Data fusion で Harvest のデータ をBigQuery にETL。



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 Harvest のデータ を使って、Harvest 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。

  1. 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。
  2. 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。
    3. Cloud Data Fusion のインスタンス作成
  3. 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 API 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。

  1. 「View Instance」をクリックして、Data Fusion の Control Center を開きます。
    2. Cloud Data Fusion のControl Center を開く
  2. 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.api.APIDriver
    JDBC Driver をCloud Data Fusion にアップロード
  3. 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「api-connector-java-19.0.7115.0.jar」に変更しました。
    4. JDBC Driver をCloud Data Fusion にアップロード
  4. 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。
    5. JDBC Driver のアップロード終了

Harvest 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 Harvest 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。

Source およびSink 先の選択

「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：API
  • Reference Name：API
  • Plugin Name：API Driver（Driver をアップロードした際の名前）
  • Plugin Type：jdbc
  • Connection String：API 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

まず、Profile 接続プロパティをディスク上のHarvest プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Harvest.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをHarvest の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Harvest API プロファイル設定

Harvest に認証するには、トークン認証またはOAuth 標準のいずれかを使用できます。自分のデータに接続するにはBasic 認証を使用します。他のユーザーが自分のデータに接続できるようにするにはOAuth を使用します。

トークン認証の使用

トークン認証を使用するには、ProfileSettings 接続プロパティでAPIKey にHarvest パーソナルアクセストークンを設定します。APIKey に加えて、ProfileSettings でAccountId を設定して接続します。

OAuth 認証の使用

まず、Harvest でOAuth2 アプリケーションを登録します。アプリケーションはHarvest ID の「Developers」セクションから作成できます。

以下の接続プロパティを設定すると、接続できるようになります。

  • ProfileSettings：ProfileSettings でAccountId を設定します。
  • AuthScheme：OAuth に設定します。
  • OAuthClientId：アプリ設定で指定したclient ID に設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定したclient secret に設定します。
  • CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
  • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、ドライバーがOAuthAccessToken を取得および更新する方法を管理できます。

Connection String は以下の形式です。

jdbc:api:Profile=C:\profiles\Harvest.apip;ProfileSettings='APIKey=my_personal_key;AccountId=_your_account_id';InitiateOAuth=GETANDREFRESH

Database プロパティ設定

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。

Output schema 設定

「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
BigQuery のプロパティ設定

作成したHarvest 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。

Deploy Cloud Data Fusion Pipeline

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。

デプロイしたパイプラインを実行

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Harvest 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 API 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。

はじめる準備はできましたか？

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