Pentaho Data Integration でPaddle のデータを連携

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
Pentaho Data Integration で Paddle 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 API Driver for JDBC 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、Paddle のデータ に JDBC データソースとして接続し、Pentaho Data Integration で Paddle 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。

Paddle への接続を設定

API キー認証の設定

Paddle は API キー認証を使用します。API キーを取得するには、以下のステップで進めます：

  1. https://vendors.paddle.com で Paddle アカウントにサインインします
  2. Developer Tools > Authentication に移動します
  3. 「Generate API Key」をクリックします
  4. アクセスしたいデータに対して適切な権限を割り当てます
  5. 生成されたキーをコピーします（サンドボックスキーは pdl_sdbx_apikey_ で始まり、本番キーは pdl_live_apikey_ で始まります）

API キーを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：

  • AuthScheme：APIKey に設定します。
ProfileSettings 接続プロパティには以下を設定します：
  • APIKey：Paddle の API キーに設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\Paddle.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";

Paddle への接続

認証を設定すると、Paddle に接続して、Products、Customers、Subscriptions、Transactions などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。

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、Paddle 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.api.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:api:Profile=C:\profiles\Paddle.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";

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

Pentaho DI から Paddle に接続

Pentaho Data Integration を開き、「Database Connection」を選択して CData API Driver for JDBC 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：Paddle 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 Paddle の接続文字列を設定します（例：
    jdbc:api:Profile=C:\profiles\Paddle.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";
    ）。
  6. Custom driver class name を「cdata.jdbc.api.APIDriver」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。

Paddle のデータパイプラインを作成

CData JDBC Driver を使用して Paddle 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、Paddle 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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