Apache Airflow で Sentry データを連携

Apache Airflow は、データエンジニアリングワークフローの作成、スケジューリング、モニタリングをサポートするツールです。 CData API Driver for JDBC と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムの Sentry のデータ を扱うことができます。 この記事では、Apache Airflow インスタンスから Sentry のデータ に接続してクエリを実行し、結果を CSV ファイルに保存する方法を説明します。

CData JDBC ドライバーは、最適化されたデータ処理機能を組み込んでおり、 リアルタイムの Sentry のデータ を扱う際に比類のないパフォーマンスを発揮します。複雑な SQL クエリを Sentry に発行すると、 ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接 Sentry にプッシュし、 サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。 また、組み込みの動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用して Sentry のデータ の操作・分析が可能です。

Sentry への接続を設定

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Sentry JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。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 ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.api.jar

接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

API キー認証の設定

Sentry はトークンベースの認証を使用します。Auth Token を取得するには、以下のステップで進めます：

1. https://sentry.io で Sentry アカウントにログインします
2. Settings > Auth Tokens に移動します
3. 「Create New Token」をクリックします
4. 必要なスコープを選択して「Create Token」をクリックします
5. 生成されたトークンをコピーします（一度しか表示されません）

Auth Token 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：Sentry の Auth Token に設定します。
• OrganizationId：Sentry の組織スラッグまたは ID に設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\Sentry.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_auth_token;OrganizationId=your_org_slug";

Sentry への接続

認証を設定すると、Sentry に接続して、Organizations、Projects、Issues、Events 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。

クラスター環境やクラウドで JDBC ドライバーをホストする場合は、ライセンス（製品版またはトライアル版）とランタイムキー（RTK）が必要です。ライセンス（またはトライアル）の取得については、弊社営業チームにお問い合わせください。

以下は、JDBC 接続に必要な主なプロパティです。

Airflow で JDBC 接続を設定

1. Apache Airflow インスタンスにログインします。
2. Airflow インスタンスのナビゲーションバーで、Admin にカーソルを合わせ、Connections をクリックします。
3. 次の画面で + ボタンをクリックして、新しい接続を作成します。
4. Add Connection フォームで、必要な接続プロパティを入力します：
   • Connection Id：接続の名前を入力します（例：api_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:api:RTK=5246...;Profile=C:\profiles\Sentry.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_auth_token;OrganizationId=your_org_slug";)
   • Driver Class：cdata.jdbc.api.APIDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.api.jar
   
5. フォーム下部の Test ボタンをクリックして、新しい接続をテストします。
6. 新しい接続を保存すると、次の画面で接続リストに新しい行が追加されたことを示す緑色のバナーが表示されます。

DAG の作成

Airflow の DAG は、ワークフローのプロセスを保存し、トリガーすることでワークフローを実行できるエンティティです。 ここでのワークフローは、Sentry のデータ に対して SQL クエリを実行し、結果を CSV ファイルに保存するというシンプルなものです。

1. まず、ホームディレクトリに「airflow」フォルダがあるはずです。その中に「dags」という新しいディレクトリを作成します。 ここに Python ファイルを保存すると、UI 上で Airflow DAG として表示されます。
2. 次に、新しい Python ファイルを作成し、sentry_hook.py という名前を付けます。このファイルに以下のコードを挿入してください：

   	import time
   	from datetime import datetime
   	from airflow.decorators import dag, task
   	from airflow.providers.jdbc.hooks.jdbc import JdbcHook
   	import pandas as pd
   
   	# DAG を宣言
   	@dag(dag_id="sentry_hook", schedule_interval="0 10 * * *", start_date=datetime(2022,2,15), catchup=False, tags=['load_csv'])
   
   	# DAG 関数を定義
   	def extract_and_load():
   	# タスクを定義
   		@task()
   		def jdbc_extract():
   			try:
   				hook = JdbcHook(jdbc_conn_id="jdbc")
   				sql = """ select * from Account """
   				df = hook.get_pandas_df(sql)
   				df.to_csv("/{some_file_path}/{name_of_csv}.csv",header=False, index=False, quoting=1)
   				# print(df.head())
   				print(df)
   				tbl_dict = df.to_dict('dict')
   				return tbl_dict
   			except Exception as e:
   				print("Data extract error: " + str(e))
   
   		jdbc_extract()
   
   	sf_extract_and_load = extract_and_load()
   

3. このファイルを保存し、Airflow インスタンスを更新します。DAG のリストに「sentry_hook」という新しい DAG が表示されるはずです。
4. この DAG をクリックし、次の画面で一時停止スイッチをクリックして青色にオンにします。次に、トリガー（再生）ボタンをクリックして DAG を実行します。これにより、sentry_hook.py ファイル内の SQL クエリが実行され、コード内で指定したファイルパスに CSV として結果がエクスポートされます。
5. 新しい DAG をトリガーした後、Downloads フォルダ（または Python スクリプト内で指定した場所）を確認すると、CSV ファイルが作成されていることがわかります。この例では account.csv です。
6. CSV ファイルを開くと、Apache Airflow によって Sentry のデータ が CSV 形式で利用可能になっていることを確認できます。

詳細情報と無料トライアル

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