Apache Airflow で Sage Intacct 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 Sage Intacct と組み合わせることで、Airflow からリアルタイムの Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct のデータ の操作・分析が可能です。
Sage Intacct データ連携について
CData は、Sage Intacct のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- API の更新や変更を気にすることなく、Sage Intacct にアクセスできます。
- 追加の構成手順なしで、Sage Intacct のカスタムオブジェクトやフィールドにアクセスできます。
- Basic 認証による組み込み Web サービス認証情報を使用して、Sage Intacct にデータを書き戻すことができます。
- SQL ストアドプロシージャを使用して、ベンダーの承認・却下、エンゲージメントの挿入、カスタムオブジェクトやフィールドの作成・削除などの機能的な操作を実行できます。
ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Sage Intacct を統合し、当社のツールを活用して Sage Intacct データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。
他のお客様が CData の Sage Intacct ソリューションをどのように使用しているかについては、ブログをご覧ください:Drivers in Focus: Accounting Connectivity
はじめに
Sage Intacct 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、Sage Intacct 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.sageintacct.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。
Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法
独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル(Basic 認証)、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。
Sage Intacct への認証
Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。
Basic 認証
Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。
Basic 認証を使用して認証を行うには、以下のプロパティを設定します。
- AuthScheme:Basic。
- CompanyID:Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
- User:Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
- Password:ログインクレデンシャル用のパスワード。
- (オプション)SenderID およびSenderPassword:Web サービスのSender ID およびパスワード(独自のWeb サービスクレデンシャルを使用している場合のみ)。
独自のWeb サービスクレデンシャルではなく、埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、以下を実行する必要があります:
- Web サービスダッシュボードで、会社 -> 会社情報 -> セキュリティタブに移動します。
- Web サービス認証に"CData" を追加します。これは大文字・小文字が区別されます。これを行うには、会社 -> 会社情報(新しいUI では、設定 -> 会社)-> セキュリティ -> Web サービス認証 / 編集に移動します。
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。
| プロパティ | 値 |
|---|---|
| データベース接続 URL | jdbc:sageintacct:RTK=5246...;User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123; |
| データベースドライバークラス名 | cdata.jdbc.sageintacct.SageIntacctDriver |
Airflow で JDBC 接続を設定
- Apache Airflow インスタンスにログインします。
- 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。
- 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。
- 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:sageintacct_jdbc)
- Connection Type:JDBC Connection
- Connection URL:上記の JDBC 接続 URL(例:jdbc:sageintacct:RTK=5246...;User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123;)
- Driver Class:cdata.jdbc.sageintacct.SageIntacctDriver
- Driver Path:PATH/TO/cdata.jdbc.sageintacct.jar
- 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。
- 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、Sage Intacct 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。
- 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。
- 次に、新しい Python ファイルを作成し、sage intacct_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="sage intacct_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() - 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「sage intacct_hook」という新しい DAG が表示されるはずです。
- 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、sage intacct_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。
- 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。
- CSV ファイルを開くと、Apache Airflow によって Sage Intacct 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。