Apache Airflow で Microsoft Exchange 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 JDBC Driver for Exchange と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムの Microsoft Exchange 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 Microsoft Exchange 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 Microsoft Exchange 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 Microsoft Exchange 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 Microsoft Exchange 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 Microsoft Exchange のデータ の操作・分析が可能です。

Microsoft Exchange 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、Microsoft Exchange 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.exchange.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。

Microsoft Exchange への接続

Exchange への接続には2つのスキーマがあります。

• Microsoft Graph
• Exchange Web Services（EWS）（非推奨）
  Note：Microsoft は、Exchange Online ユーザーに対してMicrosoft Graph への切り替えを推奨しています。

Microsoft Graph とEWS を切り替えるには、Schema をMSGraph またはEWS（非推奨）に設定します。

Microsoft Exchange OnPremises への認証

Microsoft Exchange OnPremises は、Basic（デフォルト）、Digest、Negotiate、NTLM 認証をサポートします。

Basic（デフォルト）

Microsoft Exchange OnPremises では、Basic がデフォルトの認証として設定されます。 Basic 認証を使用するには、以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme：Basic。
• User：ユーザーのログインID。
• Password：ユーザーのログインパスワード。

他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Microsoft Exchange Online への認証

Microsoft Exchange Online は、複数のOAuth ベースの認証をサポートしています。 Microsoft Graph を介してExchange Online に接続する場合は、Schema をMSGraph に設定します。

認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

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：exchange_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:exchange:RTK=5246...;User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com';Password='myPassword';Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx';Platform='Exchange_Online';)
   • Driver Class：cdata.jdbc.exchange.ExchangeDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.exchange.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、Microsoft Exchange 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、microsoft exchange_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="microsoft exchange_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「microsoft exchange_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、microsoft exchange_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 Microsoft Exchange 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 JDBC Driver for Exchange 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 Microsoft Exchange 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。