Apache Airflow で Zoho Recruit 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 Zoho Recruit 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 Zoho Recruit 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 Zoho Recruit 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 Zoho Recruit 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 Zoho Recruit 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 Zoho Recruit のデータ の操作・分析が可能です。

Zoho Recruit 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、Zoho Recruit 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。

ZohoRecruit への認証では、OAuth 標準を使って自分のデータに接続したり、他のユーザーが各自のデータに接続できるようにしたりできます。

OAuth 認証の設定

まず、ZohoRecruit に OAuth アプリケーションを登録する必要があります。登録するには、Zoho Developer Console に移動して、新しい Client（Server-based application）を追加し、有効な OAuth リダイレクト URL を設定します。OAuth アプリケーションには client id と client secret が割り当てられます。さらに、該当する Domain（.com、.eu、.in、.com.cn、または .jp）を設定する必要があります。デフォルトは .com です。

以下の接続プロパティを設定して接続を確立してください：

• AuthScheme：OAuth に設定します。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使うと、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
• OAuthClientId：アプリ設定で指定された client_id に設定します。
• OAuthClientSecret：アプリ設定で指定された client_secret に設定します。
• CallbackURL：アプリ設定で指定されたリダイレクト URI に設定します。
• Domain：ProfileSettings に設定して、ZohoRecruit アカウントのドメイン（例：.com、.eu、.in、.com.cn、.jp）を指定します。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\ZohoRecruit.apip;ProfileSettings='Domain=.com';AuthScheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;

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\ZohoRecruit.apip;ProfileSettings='Domain=.com';AuthScheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;)
   • 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、Zoho Recruit 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、zoho recruit_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="zoho recruit_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「zoho recruit_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、zoho recruit_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 Zoho Recruit 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

CData API Driver for JDBC の30日間無料トライアルをダウンロードして、Apache Airflow でリアルタイムの Zoho Recruit のデータ を活用してみてください。ご質問があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。