Google Data Fusion で Airtable に連携した ETL プロセスを作成

Google Data Fusion を使用すると、セルフサービス型のデータ連携を行い、異なるデータソースを統合できます。CData JDBC Driver for Airtable をアップロードすることで、Google Data Fusion のパイプライン内から Airtable のデータ にリアルタイムでアクセスできるようになります。CData JDBC Driver を使用すると、Airtable のデータ を Google Data Fusion でネイティブにサポートされている任意のデータソースにパイプできますが、この記事では、Airtable から Google BigQuery へデータをパイプする方法を説明します。

CData JDBC Driver for Airtable を Google Data Fusion にアップロード

CData JDBC Driver for Airtable を Google Data Fusion インスタンスにアップロードして、Airtable のデータ にリアルタイムでアクセスしましょう。Google Data Fusion では JDBC ドライバーの命名規則に制限があるため、JAR ファイルを driver-version.jar という形式に合わせてコピーまたはリネームしてください。例：cdataairtable-2020.jar

1. Google Data Fusion インスタンスを開きます
2. をクリックしてエンティティを追加し、ドライバーをアップロードします
3. "Upload driver" タブで、リネームした JAR ファイルをドラッグまたは参照します。
4. "Driver configuration" タブで以下を設定します：
   • Name: ドライバーの名前（cdata.jdbc.airtable）を作成し、メモしておきます
   • Class name: JDBC クラス名を設定します：（cdata.jdbc.airtable.AirtableDriver）
   
5. "Finish" をクリックします

Google Data Fusion で Airtable のデータ に接続

JDBC Driver をアップロードしたら、Google Data Fusion のパイプラインで Airtable のデータ にリアルタイムでアクセスできます。

1. Pipeline Studio に移動して、新しいパイプラインを作成します
2. "Source" オプションから "Database" をクリックして、JDBC Driver 用のソースを追加します
3. Database ソースの "Properties" をクリックしてプロパティを編集します

   NOTE：Google Data Fusion で JDBC Driver を使用するには、ライセンス（製品版またはトライアル）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、CData までお問い合わせください。

   • Label を設定します
   • Reference Name を将来の参照用の値に設定します（例：cdata-airtable）
   • Plugin Type を "jdbc" に設定します
   • Connection String を Airtable の JDBC URL に設定します。例：
     
     jdbc:airtable:RTK=5246...;APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;

     Airtable への接続

     それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ（オプション）を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。 特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。（これはAirtable のBase 名に相当します。）

     すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。 このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIds がTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。

     Airtableへの認証

     続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。

     個人用アクセストークン

     個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。

     1. ユーザーアカウントにログインします
     2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
     3. Create new token をクリックします
     4. Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
        • data.records:read
        • data.records:write
        • schema.bases:read
     5. Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
     6. Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください

     次に、以下の設定を行います。

     • AuthScheme：PersonalAccessToken
     • Token：先ほど生成した個人用アクセストークンの値

     OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

     ビルトイン接続文字列デザイナー

     JDBC URL の作成には、Airtable 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.airtable.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。

     
   • Import Query を Airtable から取得したいデータを抽出する SQL クエリに設定します。例：
     SELECT * FROM SampleTable_1
   
4. "Sink" タブから、同期先シンクを追加します（この例では Google BigQuery を使用します）
5. BigQuery シンクの "Properties" をクリックしてプロパティを編集します
   • Label を設定します
   • Reference Name を airtable-bigquery のような値に設定します
   • Project ID を特定の Google BigQuery プロジェクト ID に設定します（またはデフォルトの "auto-detect" のままにします）
   • Dataset を特定の Google BigQuery データセットに設定します
   • Table を Airtable のデータ を挿入するテーブル名に設定します
   

Source と Sink を設定すると、Airtable のデータ を Google BigQuery にパイプする準備が整います。パイプラインを保存してデプロイしてください。パイプラインを実行すると、Google Data Fusion が Airtable からリアルタイムデータをリクエストし、Google BigQuery にインポートします。

これはシンプルなパイプラインの例ですが、変換、分析、条件などを使用してより複雑な Airtable パイプラインを作成できます。CData JDBC Driver for Airtable の 30日間の無償トライアルをダウンロードして、今すぐ Google Data Fusion で Airtable のデータ をリアルタイムで活用しましょう。