MuleSoft でリアルタイムの Hive のデータを連携(CData Connect AI 経由)

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を使用して MuleSoft Anypoint Platform から Hive に接続し、リアルタイムのHive のデータをカスタムレポートやダッシュボードに統合できます。

MuleSoft Anypoint Platform は、API と統合の構築、デプロイ、管理を可能にし、アプリケーションとシステム間のシームレスな接続を実現します。CData Connect AI と組み合わせることで、Hive のデータ にアクセスしてビジュアライゼーション、ダッシュボードなどに活用できます。この記事では、CData Connect AI を使用して Hive へのリアルタイム接続を作成し、MuleSoft Anypoint Platform からリアルタイムのHive のデータに接続してアクセスする方法を説明します。

前提条件

MuleSoft をCData Connect AI と一緒に設定して使用する前に、まずCData Connect AI アカウントにデータソースを接続する必要があります。詳細については、Connections セクションを参照してください。

また、Settings ページでPersonal Access Token(PAT)を生成する必要があります。認証時にパスワードとして使用するため、必ずコピーして保存してください。

MuleSoft 用に Hive への接続を設定

MuleSoft から Hive への接続は、CData Connect AI によって実現されます。MuleSoft からHive のデータを操作するには、まず Hive 接続を作成し設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします
  2. Add Connection パネルから「Hive」を選択します
  3. Hive への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    Apache Hive への接続を確立するには以下を指定します。

    • Server:HiveServer2 をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
    • Port:HiveServer2 インスタンスへの接続用のポートに設定。
    • TransportMode:Hive サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
    • AuthScheme:使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。
    • CData 製品においてTLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTrue に設定します
  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Hive Connection ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由でConnect AI に接続する場合、Personal Access Token(PAT)を使用してConnect AI への接続を認証します。アクセス管理の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして設定ページを開きます。
  2. Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、Mulesoft からHive のデータに接続する準備が整いました。

CData Connect AI への接続

JDBC ドライバーを使用してMulesoft からCData Connect AI への接続を確立するには、以下の手順に従います:

  1. CData Connect AI JDBC ドライバーをダウンロードしてインストールします。
    • CData Connect AI のIntegrations ページを開きます。
    • JDBC を検索して選択します。
    • セットアップファイルをダウンロードして実行します。
    • インストールが完了すると、JAR ファイルはインストールディレクトリ(lib フォルダ内)にあります。
  2. Mulesoft Anypoint Studio にログインするか、デスクトップアプリケーションを起動します。
  3. 新しいMulesoft プロジェクトを作成します。 新しいプロジェクトがプロジェクトフォルダに表示されます。
  4. 右側のMule Palette で、HTTP ListenerMessage Flow エリアにドラッグします。
  5. HTTP Listener をクリックして設定します。
  6. Connector configuration の右側にある+ 記号をクリックします。HTTP Listener 設定ダイアログが表示されます。
  7. HTTP Listener を設定し、データをクエリするためのPort を指定してOK をクリックします。
  8. アクションを実行するためのpath を指定します。HTTP Listener の設定が完了しました。
  9. 右側のMule Palette で、検索バーにdatabase と入力します。
  10. 実行したいデータベース操作をMessage Flow エリアにドラッグします。この例ではSelect を選択します。
  11. Database Config ダイアログのConnection ドロップダウンからGeneric Connection を選択します。
  12. Configure ボタンをクリックしてJDBC ドライバーを設定します。ドロップダウンリストからUse local file を選択します。
  13. JDBC ドライバーのインストールからCData Connect AI JAR ファイルを探し、OK をクリックします。
  14. 以下の情報を入力します:
    • URL: 接続用のURL。例:
       jdbc:connect:Authscheme=Basic;user=username;password=PAT
      注意:password には前提条件セクションで作成したPAT を指定します。
    • Driver class name: ドライバークラス名として次を入力します:
       cdata.jdbc.connect.ConnectDriver
  15. Test Connection をクリックします。
  16. 接続が成功したら、エディターにSQL Query Text を入力します。右側のOutput タブでテーブルメタデータを確認できます。
  17. Mule Palette で、Transform MessageMessage Flow エリアにドラッグします。
  18. Transform Message をクリックして設定します。Output を次のように変更します:
  19. プロジェクトを保存して実行します。コンソールでMulesoft が依存関係の初期化を開始します。
  20. "Message source 'listener' on flow your_project_name successfully started" というメッセージが表示されたら、指定したエンドポイントでデータのクエリを開始できます。
  21. Postman アプリケーションを使用してクエリを実行し、データを確認します(以下に示すとおり)。

クラウドアプリケーションからの Hive のデータへのSQL アクセス

これで、MuleSoft Anypoint Platform からリアルタイムのHive のデータへの直接接続が確立されました。Hive のデータ をレプリケートすることなく、シームレスなデータフロー、ビジネスプロセスの自動化、API の管理を実現するために、さらに多くの接続を作成できます。

クラウドアプリケーションから Hive(およびその他300以上のSaaS、Big Data、NoSQL ソース)へのリアルタイムデータアクセスを実現するには、CData Connect AI をご覧ください。

はじめる準備はできましたか?

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください:

無料トライアル お問い合わせ