Pentaho Data Integration でMicrosoft Teams のデータを連携

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
Pentaho Data Integration で Microsoft Teams のデータ をベースにした ETL パイプラインを構築します。

CData JDBC Driver for Microsoft Teams を使用すると、データパイプラインからリアルタイムデータにアクセスできます。Pentaho Data Integration は、ETL(Extraction, Transformation, and Loading)エンジンであり、データをクレンジングし、アクセス可能な統一フォーマットでデータを格納します。この記事では、Microsoft Teams のデータ に JDBC データソースとして接続し、Pentaho Data Integration で Microsoft Teams のデータ をベースにしたジョブやトランスフォーメーションを構築する方法を説明します。

Microsoft Teams への接続を設定

組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築を支援するには、Microsoft Teams JDBC Driver に組み込まれている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.msteams.jar

接続プロパティを設定し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

JDBC URL を設定する際には、Max Rows 接続プロパティの設定も検討してください。これにより返される行数が制限され、レポートやビジュアライゼーションの設計時にパフォーマンスを向上させることができます。

一般的な JDBC URL は次のようになります:

jdbc:msteams:InitiateOAuth=GETANDREFRESH;

接続文字列を保存して、Pentaho Data Integration で使用します。

Pentaho DI から Microsoft Teams に接続

Pentaho Data Integration を開き、「Database Connection」を選択して CData JDBC Driver for Microsoft Teams への接続を設定します。

  1. 「General」をクリックします。
  2. Connection name を設定します(例:Microsoft Teams Connection)。
  3. Connection type を「Generic database」に設定します。
  4. Access を「Native (JDBC)」に設定します。
  5. Custom connection URL に Microsoft Teams の接続文字列を設定します(例:
    jdbc:msteams:InitiateOAuth=GETANDREFRESH;
    )。
  6. Custom driver class name を「cdata.jdbc.msteams.MSTeamsDriver」に設定します。
  7. 接続をテストし、「OK」をクリックして保存します。

Microsoft Teams のデータパイプラインを作成

CData JDBC Driver を使用して Microsoft Teams への接続が設定されたら、新しいトランスフォーメーションまたはジョブを作成する準備が整いました。

  1. 「File」>>「New」>>「Transformation/job」をクリックします。
  2. 「Table input」オブジェクトをワークフローパネルにドラッグし、Microsoft Teams 接続を選択します。
  3. 「Get SQL select statement」をクリックし、Database Explorer を使用して利用可能なテーブルとビューを表示します。
  4. テーブルを選択し、必要に応じてデータをプレビューして確認します。

ここから、適切な同期先を選択し、レプリケーション中にデータを変更、フィルタリング、その他の処理を行うトランスフォーメーションを追加することで、トランスフォーメーションまたはジョブを続行できます。

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