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

はじめに

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Workday 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、Workday 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.workday.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。

Workday 接続プロパティの取得・設定方法

ここでは、4つのWorkday API の接続パラメータを設定する方法、およびTenant とBaseURL を取得する方法について説明します。必要なAPI のパラメータが設定され、カスタムOAuth および / またはAzure AD API クライアントを作成したら、接続の準備は完了です。

接続の前提条件

API / 前提条件 / 接続パラメータ
WQL / WQL サービスを有効化（下記参照） / ConnectionType： WQL
Reports as a Service / カタログレポートの設定（ヘルプドキュメントの「データアクセスのファインチューニング」参照） / ConnectionType： Reports
REST / 自動で有効化 / ConnectionType： REST
SOAP / 自動で有効化 / ヘルプドキュメントのWorkday SOAP API への認証を参照

BaseURL およびTenant の取得

BaseURL およびTenant プロパティを取得するため、Workday にログインしてView API Clients を検索します。 この画面では、Workday はBaseURL とTenant の両方を含むURL であるWorkday REST API Endpoint を表示します。

REST API Endpoint のフォーマットは、 https://domain.com//mycompany です。ここで、

• https://domain.com（URL のサブディレクトリと会社名の前の部分）はBaseURL です。
• mycompany（URL の最後のスラッシュの後の部分）はTenant です。

例えば、REST API エンドポイントがhttps://wd3-impl-services1.workday.com/ccx/api/v1/mycompany の場合、 BaseURL はhttps://wd3-impl-services1.workday.com であり、Tenant はmycompany です。

WQL サービスを有効化

Workday WQL API を介して接続するには、はじめにWQL Service を有効にする必要があります。

1. Workday を開きます。
2. 検索バーにView Domain と入力します。
3. プロンプトにWorkday Query Language と入力します。
4. Allowed Security Group Types のいずれかに、接続するユーザーが含まれていることを確認します。

Workday への認証

Basic 認証以外のほとんどのWorkday 接続では、認証のためにOAuth ベースのカスタムAPI クライアントアプリケーションを作成する必要があります。これには、ユーザーがAzure AD 資格情報を介して接続するエンタープライズインストールも含まれます。 Workday への認証につての詳細は、ヘルプドキュメントの「Workday への認証」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：workday_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:workday:RTK=5246...;User=myuser;Password=mypassword;Tenant=mycompany_gm1;BaseURL=https://wd3-impl-services1.workday.com;ConnectionType=WQL;)
   • Driver Class：cdata.jdbc.workday.WorkdayDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.workday.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、Workday 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、workday_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="workday_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「workday_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、workday_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 Workday 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 Workday 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 Workday 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。