Magic xpi からCData ODBC Driver を使ってAzure Data Lake Storage につないでみた

桑島義行
テクニカルディレクター

CData ODBC Driver を使って、Azure Data Lake Storage へのデータ連携をMagic xpi から行うことができます。Magic xpi の「データマッパー」機能を使って、Azure Data Lake Storage のデータをMagic xpi で使ってみましょう。

ノーコードでデータを連携・同期・統合するデータ連携（EAI）ツール「Magic xpi」には、ODBC でデータベースへ接続する機能が備わっているので、これを使ってAzure Data Lake Storage のデータ連携を行うことが可能です。通常、Azure Data Lake Storage などのSaaS として提供されるアプリケーションにはWeb API でアクセスしますが、CData Azure Data Lake Storage ODBC Driver によって、RDB にアクセスするのと同感覚で、Azure Data Lake Storage のデータを扱うことができます。

CData ODBC ドライバとは？

CData ODBC ドライバは、以下のような特徴を持ったリアルタイムデータ連携ソリューションです。

Azure Data Lake Storage をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレミスデータソースに対応
多様なアプリケーション、ツールにAzure Data Lake Storage のデータを連携
ノーコードでの手軽な接続設定
標準 SQL での柔軟なデータ読み込み・書き込み

CData ODBC ドライバでは、1.データソースとしてAzure Data Lake Storage の接続を設定、2.Magic xpi 側でODBC Driver との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

CData ODBC ドライバのインストールとAzure Data Lake Storage への接続設定

まずは、本記事右側のサイドバーからADLS ODBC Driver の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。

Magic xpi スタジオにてプロジェクトを作成して、ODBC接続設定を行います。

Magic xpi スタジオを起動してメニューバーからファイル > 新規を選択します。新規プロジェクトウィンドウが起動したらプロジェクト名を指定して新規プロジェクトを作成します。
メニューバーからプロジェクト > リソースを選択します。リソース設定ウィンドウが起動したら左下の「新規」ボタンをクリックします。
新規リソースウィンドウにて、リソースタイプを「Database」を選択、リソース名にCDataAzure Data Lake Storageを指定して「OK」ボタンをクリックします。
リソース設定ウィンドウにて、DBMSには「ODBC」、データソース名には、Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターのシステムDSNで定義されたデータソース名（DSN）、例えば「CData Azure Data Lake Storage Source」などを設定します。
Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターを使ってDSN を作成および設定する方法は、CData Azure Data Lake Storageのヘルプドキュメントの「はじめに」をご参照ください。

Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターで必要なプロパティを設定する方法は、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご参照ください。
Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Account：ストレージアカウントの名前
- FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
- Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます
Azure Data Lake Storage Gen2への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

アクセスキー

アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：
1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
2. 設定でアクセスキーを選択します
3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：AccessKey
- AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値
共有アクセス署名（SAS）

共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：SAS
- SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値
その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。

「検証」ボタンをクリックしてデータベースとの接続が成功することを確認して、リソース設定ウィンドウを「OK」ボタンをクリックして終了します。

Azure Data Lake Storage のデータをCSV ファイルへ出力するフローの作成

Magic xpi スタジオにて、データマッパーコンポーネントを使用してAzure Data Lake Storage のデータをCSV ファイルへ出力するフローを作成します。

プロジェクト内に作成されたフローを右クリックして、特性を選択します。フロー特性ウィンドウが起動したら自動起動をYesに変更して「OK」ボタンをクリックします。
トリガコンポーネントが「自動起動」に設定されたことを確認します。コンポーネント内のデータマッパーを右側のペインにドラッグ＆ドロップします。
データマッパーウィンドウが起動するので「構成」ボタンをクリックします。
送り元/送り先管理ウィンドウが開くので、送り元のタイプをDatabase、送り先のタイプをフラットファイルに設定します。
送り元の「特性」ボタンをクリックして、データベーススキーマ特性ウィンドウにてDB オペレーションで「Select」を選択、データベース定義で「CDataAzure Data Lake Storage」を選択して「ウィザード」ボタンをクリックします。
使用可能テーブルからテーブルを選択して「追加」ボタンをクリックして選択済テーブルに追加されたことを確認して「次へ」ボタンをクリックします。
データベースウィザードにて出力したいカラムを使用可能カラムから「追加」ボタンをクリックして選択済カラムに追加されたことを確認して「次へ」ボタンをクリックします。 Where 句とOrder By 句の定義ウィンドウが表示されるので必要であれば設定して「次へ」ボタンをクリックします。
ウィザードの結果にてSQL が表示されます。誤りがなければ「終了」ボタンをクリックします。
次に、送り先の「特性」ボタンをクリックして、フラットファイルウィンドウにてデータの送り先で「ファイル」を選択、右横のウィンドウにパス付の出力ファイル名を入力します。下段の「新規」ボタンを、出力するカラム数分クリックして出力項目を定義します。出力項目に併せて必要に応じて型や桁数を定義してください。
送り元/送り先管理ウィンドウに戻り「マップ」ボタンをクリックします。
「マップ」ウィンドウが起動するので、送り元から送り先の項目へのドラッグ＆ドロップ操作で線でつなぎます。「OK」ボタンをクリックします。送り元/送り先管理ウィンドウに戻り「OK」ボタンをクリックします。

Magic xpi スタジオからのテスト実行

Magic xpi スタジオから作成したフローを実行します。

メニューバーからデバッガ > 開くを選択します。チェック処理が実行され正常に終了すると、メニューバーからデバッガ > 実行が活性化されるので選択します。
フローが実行されて正常に終了すると送り先のフラットファイルウィンドウで指定したファイルが作成されてAzure Data Lake Storage 内の指定したカラムのデータが出力されていることを確認できます。