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

SAP Ariba Procurement 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、SAP Ariba Procurement 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.saparibaprocurement.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。

それでは、SAP Ariba Procurement 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。

• ANID：Ariba Network ID
• API：CData 製品にSAP Ariba データを取得させたいAPI を指定してください。ビジネスロールに基づき、Buyer またはSupplier API を選択します（可能な値は、PurchaseOrdersBuyerAPIV1、または PurchaseOrdersSupplierAPIV1 です）
• Environment：接続先がテスト環境か本番環境かを指定してください（可能な値は、TEST またはPRODUCTION です）

OAuth 認証

続いて、接続プロパティを設定した後、認証のためにOAuth 接続を設定する必要があります。

• AuthScheme をOAuthClient に設定します
• サービスにアプリケーションを登録し、APIKey、OAuthClientId、およびOAuthClientSecret を取得する必要があります

OAuth アプリケーションの作成について、詳しくはヘルプドキュメントをご確認ください。

OAuth の自動リフレッシュ

以下のプロパティを設定して、接続してみましょう。

• APIKey：アプリケーション設定のApplication key
• OAuthClientId：アプリケーション設定のOAuth Client Id
• OAuthClientSecret：アプリケーション設定のOAuth Secret

接続すると、CData 製品が自動でOAuth プロセスを完了します。

1. CData 製品がSAP Ariba からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします
2. CData 製品がアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします
3. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に基づいてメモリに保存されます

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。

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：saparibaprocurement_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:saparibaprocurement:RTK=5246...;ANID=AN02000000280;API=PurchaseOrdersBuyerAPI-V1;APIKey=wWVLn7WTAXrIRMAzZ6VnuEj7Ekot5jnU;AuthScheme=OAuthClient;)
   • Driver Class：cdata.jdbc.saparibaprocurement.SAPAribaProcurementDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.saparibaprocurement.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、SAP Ariba Procurement 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、sap ariba procurement_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="sap ariba procurement_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「sap ariba procurement_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、sap ariba procurement_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 SAP Ariba Procurement 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