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

Monday.com 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、Monday.com 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.monday.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。

Monday 接続プロパティの取得・設定方法

Monday AuditLog API

Monday AuditLog API は、API トークンによる認証のみをサポートしています。

監査ログAPI トークンを生成するには：

1. monday.com アカウントにログインします。
2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
3. 表示されたメニューからAdministration を選択します。
4. 左側のナビゲーションでSecurity をクリックします。
5. Audit タブをクリックします。
6. Monitor by API -> Copy をクリックして、AuditLog API トークンをコピーします。

API トークンを取得した後、以下の接続プロパティを設定します。

• Schema："AuditLog" に設定。
• AuthScheme：Token
• APIToken：取得した監査ログAPI トークン
• URL：Monday アカウントURL。ログイン後、自身のMonday ホームページのURL をコピーできます。例：https://your-account-name.monday.com/。

Monday GraphQL API

Monday GraphQL API は、API トークンまたはOAuth 標準による認証をサポートしています。

API トークン

API トークンで接続するには、AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

1. monday.com アカウントにログインします。
2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
3. 表示されたメニューからAdministration を選択します（管理者権限が必要です）。
4. 左側のナビゲーションでConnections をクリックし、表示されたページでAPI タブをクリックします。
5. Personal API Token で、Create token をクリックしてパーソナルAPI トークンを作成します。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
   • すでにトークンを作成している場合は、Personal API Token でCopy ボタンをクリックしてAPI トークンをコピーします。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。

OAuth で認証する場合は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクション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：monday_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:monday:RTK=5246...;APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV;)
   • Driver Class：cdata.jdbc.monday.MondayDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.monday.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、Monday.com 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、monday.com_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="monday.com_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「monday.com_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、monday.com_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 Monday.com 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。

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