CData SSIS Components を使用して Jira のデータを Databricks にマイグレーション

Cameron Leblanc
Technology Evangelist

CData SSIS Tasks for Jira と Databricks を使用して、Jira のデータを Databricks に簡単にプッシュできます。

Databricks は、大量のデータを簡単に処理、分析、可視化できる統合データ分析プラットフォームです。データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習の機能を単一のプラットフォームに統合し、チームがコラボレーションしてデータからインサイトを得ることを容易にします。

CData SSIS Components は、SQL Server Integration Services を拡張し、さまざまなソースやデスティネーションからデータを簡単にインポート・エクスポートできるようにします。

この記事では、Databricks へのエクスポート時のデータ型マッピングの考慮事項を確認し、CData SSIS Components for Jira と Databricks を使用してJira のデータを Databricks にマイグレーションする方法を説明します。

データ型マッピング

Databricks スキーマ	CData スキーマ
int, integer, int32	int
smallint, short, int16	smallint
double, float, real	float
date	date
datetime, timestamp	datetime
time, timespan	time
string, varchar	長さ > 4000 の場合：nvarchar(max)、それ以外：nvarchar(length)
long, int64, bigint	bigint
boolean, bool	tinyint
decimal, numeric	decimal
uuid	nvarchar(length)
binary, varbinary, longvarbinary	binary(1000) または SQL Server 2000 以降は varbinary(max)

特別な考慮事項

String/VARCHAR: Databricks の String カラムは、カラムの長さによって異なるデータ型にマッピングされます。カラムの長さが 4000 を超える場合、カラムは nvarchar(max) にマッピングされます。それ以外の場合は、nvarchar(length) にマッピングされます。
DECIMAL: Databricks は最大 38 桁の精度の DECIMAL 型をサポートしていますが、それを超えるソースカラムはロードエラーを引き起こす可能性があります。

Jira データ連携について

CData は、Jira のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

Issue、Project、Workflow などの Jira オブジェクトへの双方向アクセスを実現します。
SQL ストアドプロシージャを使用して、Issue のステータス変更、カスタムフィールドの作成、添付ファイルのダウンロード・アップロード、時間追跡設定の変更・取得などの機能的なアクションを実行できます。
ユーザー名とパスワード、OAuth、パーソナルアクセストークン、API トークン、Crowd または OKTA SSO、LDAP など、さまざまな方法で安全に認証できます。

多くのユーザーは、CData Sync を直接使用するか、SSIS や Azure Data Factory などのプラットフォームとの CData の互換性を活用して、Jira データをデータベースやデータウェアハウスに統合するために CData ソリューションを活用しています。また、Tableau や Power BI などのお気に入りの分析ツールからライブ Jira データの分析やレポートを行いたい方もいます。

お客様がビジネス上の問題を解決するために Jira データにシームレスに接続している方法については、ブログをご覧ください：Drivers in Focus: Collaboration Tools

はじめに

前提条件

Visual Studio 2022
Visual Studio 2022 用 SQL Server Integration Services Projects 拡張機能
CData SSIS Components for Databricks
CData SSIS Components for Jira

プロジェクトの作成とコンポーネントの追加

Visual Studio を開き、新しい Integration Services プロジェクトを作成します。
Control Flow 画面に新しい Data Flow Task を追加し、Data Flow Task を開きます。
Data Flow Task に CData Jira Source コントロールと CData Databricks Destination コントロールを追加します。

Jira ソースの設定

以下の手順に従って、Jira への接続に必要なプロパティを指定します。

CData Jira Source をダブルクリックしてソースコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
CData Jira Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。
JIRA への接続には、User、Password およびURL を使います。URL はhttps://yoursitename.atlassian.net などです。
接続を保存後、「Table or view」を選択し、Databricks にエクスポートするテーブルまたはビューを選択して、CData Jira Source Editor を閉じます。

Databricks デスティネーションの設定

Jira Source を設定したら、Databricks 接続を設定してカラムをマッピングします。

CData Databricks Destination をダブルクリックしてデスティネーションコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
CData Databricks Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。Databricks クラスターに接続するには、以下のようにプロパティを設定します。
注意：必要な値は、Databricks インスタンスで Clusters に移動し、目的のクラスターを選択して、Advanced Options の下にある JDBC/ODBC タブを選択することで確認できます。
- Server：Databricks クラスターの Server Hostname を設定します。
- HTTPPath：Databricks クラスターの HTTP Path を設定します。
- Token：個人用アクセストークンを設定します（この値は、Databricks インスタンスの User Settings ページに移動し、Access Tokens タブを選択することで取得できます）。
その他の便利な接続プロパティ
- QueryPassthrough: True に設定すると、クエリは Databricks に直接渡されます。
- ConvertDateTimetoGMT: True に設定すると、コンポーネントはローカルマシンの時刻ではなく、日時値を GMT に変換します。
- UseUploadApi: このプロパティを true に設定すると、Bulk INSERT 操作で大量のデータがある場合にパフォーマンスが向上します。
- UseCloudFetch: このオプションは、テーブルに 100 万件を超えるエントリがある場合にクエリ効率を向上させるために CloudFetch を使用するかどうかを指定します。
接続を保存後、Use a Table メニューでテーブルを選択し、Action メニューで Insert を選択します。
Column Mappings タブで、入力カラムからデスティネーションカラムへのマッピングを設定します。