Pentaho Data Integration でZenRows のデータを連携
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、ZenRows のデータ に JDBC データソースとして接続し、Pentaho Data Integration で ZenRows 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。
ZenRows への接続を設定
まず、Profile 接続プロパティをディスク上の ZenRows プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\ZenRows.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティを ZenRows の接続文字列に設定します(以下を参照)。
ZenRows API プロファイル設定
ZenRows API を使用するには、ZenRows アカウントから API キーを取得する必要があります。app.zenrows.com の ZenRows ダッシュボードにアクセスし、アカウント設定から API キーをコピーしてください。
以下の接続プロパティを設定すると、接続できるようになります。
- AuthScheme:APIKey に設定します。
- APIKey:ZenRows の API キーに設定します。
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、ZenRows 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\ZenRows.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 ZenRows 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。
- 「General」をクリックします。
- Connection name を設定します(例:ZenRows Connection)。
- Connection type を「Generic database」に設定します。
- Access を「Native (JDBC)」に設定します。
- Custom connection URL に ZenRows の接続文字列を設定します(例:
)。jdbc:api:Profile=C:\profiles\ZenRows.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key'; - Custom driver class name を「cdata.jdbc.api.APIDriver」に設定します。
- 接続をテストし、「OK」をクリックして保存します。
ZenRows のデータパイプラインを作成
CData JDBC Driver を使用して ZenRows 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。
- 「File」>>「New」>>「Transformation/job」をクリックします。
- 「Table input」オブジェクトをワークフローパネルにドラッグし、ZenRows 接続を選択します。
- 「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。
- 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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