Google Data Fusion で SAS xpt に連携した ETL プロセスを作成

Google Data Fusion を使用すると、セルフサービス型のデータ連携を行い、異なるデータソースを統合できます。CData JDBC Driver for SASxpt をアップロードすることで、Google Data Fusion のパイプライン内から SAS xpt のデータ にリアルタイムでアクセスできるようになります。CData JDBC Driver を使用すると、SAS xpt のデータ を Google Data Fusion でネイティブにサポートされている任意のデータソースにパイプできますが、この記事では、SAS xpt から Google BigQuery へデータをパイプする方法を説明します。

CData JDBC Driver for SASxpt を Google Data Fusion にアップロード

CData JDBC Driver for SASxpt を Google Data Fusion インスタンスにアップロードして、SAS xpt のデータ にリアルタイムでアクセスしましょう。Google Data Fusion では JDBC ドライバーの命名規則に制限があるため、JAR ファイルを driver-version.jar という形式に合わせてコピーまたはリネームしてください。例：cdatasasxpt-2020.jar

1. Google Data Fusion インスタンスを開きます
2. をクリックしてエンティティを追加し、ドライバーをアップロードします
3. "Upload driver" タブで、リネームした JAR ファイルをドラッグまたは参照します。
4. "Driver configuration" タブで以下を設定します：
   • Name: ドライバーの名前（cdata.jdbc.sasxpt）を作成し、メモしておきます
   • Class name: JDBC クラス名を設定します：（cdata.jdbc.sasxpt.SASXptDriver）
   
5. "Finish" をクリックします

Google Data Fusion で SAS xpt のデータ に接続

JDBC Driver をアップロードしたら、Google Data Fusion のパイプラインで SAS xpt のデータ にリアルタイムでアクセスできます。

1. Pipeline Studio に移動して、新しいパイプラインを作成します
2. "Source" オプションから "Database" をクリックして、JDBC Driver 用のソースを追加します
3. Database ソースの "Properties" をクリックしてプロパティを編集します

   NOTE：Google Data Fusion で JDBC Driver を使用するには、ライセンス（製品版またはトライアル）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、CData までお問い合わせください。

   • Label を設定します
   • Reference Name を将来の参照用の値に設定します（例：cdata-sasxpt）
   • Plugin Type を "jdbc" に設定します
   • Connection String を SAS xpt の JDBC URL に設定します。例：
     
     jdbc:sasxpt:RTK=5246...;URI=C:/folder;

     ローカルSASXpt ファイルへの接続

     URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

     S3 データソースへの接続

     Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

     • URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
     • AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
     • AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
     • TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

     Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

     ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

     • URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
     • AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
     • AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
     • TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

     ビルトイン接続文字列デザイナー

     JDBC URL の作成には、SAS xpt 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.sasxpt.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。

     
   • Import Query を SAS xpt から取得したいデータを抽出する SQL クエリに設定します。例：
     SELECT * FROM SampleTable_1
   
4. "Sink" タブから、同期先シンクを追加します（この例では Google BigQuery を使用します）
5. BigQuery シンクの "Properties" をクリックしてプロパティを編集します
   • Label を設定します
   • Reference Name を sasxpt-bigquery のような値に設定します
   • Project ID を特定の Google BigQuery プロジェクト ID に設定します（またはデフォルトの "auto-detect" のままにします）
   • Dataset を特定の Google BigQuery データセットに設定します
   • Table を SAS xpt のデータ を挿入するテーブル名に設定します
   

Source と Sink を設定すると、SAS xpt のデータ を Google BigQuery にパイプする準備が整います。パイプラインを保存してデプロイしてください。パイプラインを実行すると、Google Data Fusion が SAS xpt からリアルタイムデータをリクエストし、Google BigQuery にインポートします。

これはシンプルなパイプラインの例ですが、変換、分析、条件などを使用してより複雑な SAS xpt パイプラインを作成できます。CData JDBC Driver for SASxpt の 30日間の無償トライアルをダウンロードして、今すぐ Google Data Fusion で SAS xpt のデータ をリアルタイムで活用しましょう。