Pentaho Data Integration でYahoo! Shopping のデータを連携

CData JDBC Driver for Yahoo! Shopping を使用すると、データパイプラインからリアルタイムデータにアクセスできます。Pentaho Data Integration は、ETL（Extraction, Transformation, and Loading）エンジンであり、データをクレンジングし、アクセス可能な統一フォーマットでデータを格納します。この記事では、Yahoo! Shopping のデータ に JDBC データソースとして接続し、Pentaho Data Integration で Yahoo! Shopping のデータ をベースにしたジョブやトランスフォーメーションを構築する方法を説明します。

Yahoo! Shopping への接続を設定

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。 接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築を支援するには、Yahoo! Shopping JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用してください。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 ファイルを実行します。

java -jar cdata.jdbc.yahooshopping.jar

接続プロパティを設定し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

JDBC URL を設定する際には、Max Rows 接続プロパティの設定も検討してください。これにより返される行数が制限され、レポートやビジュアライゼーションの設計時にパフォーマンスを向上させることができます。

一般的な JDBC URL は次のようになります：

jdbc:yahooshopping:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=MyCallbackURL;SellerID=MySellerID

接続文字列を保存して、Pentaho Data Integration で使用します。

Pentaho DI から Yahoo! Shopping に接続

Pentaho Data Integration を開き、「Database Connection」を選択して CData JDBC Driver for Yahoo! Shopping への接続を設定します。

1. 「General」をクリックします。
2. Connection name を設定します（例：Yahoo! Shopping Connection）。
3. Connection type を「Generic database」に設定します。
4. Access を「Native (JDBC)」に設定します。
5. Custom connection URL に Yahoo! Shopping の接続文字列を設定します（例：
   

   jdbc:yahooshopping:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=MyCallbackURL;SellerID=MySellerID

   ）。
6. Custom driver class name を「cdata.jdbc.yahooshopping.YahooShoppingDriver」に設定します。
7. 接続をテストし、「OK」をクリックして保存します。

Yahoo! Shopping のデータパイプラインを作成

CData JDBC Driver を使用して Yahoo! Shopping への接続が設定されたら、新しいトランスフォーメーションまたはジョブを作成する準備が整いました。

1. 「File」>>「New」>>「Transformation/job」をクリックします。
2. 「Table input」オブジェクトをワークフローパネルにドラッグし、Yahoo! Shopping 接続を選択します。
3. 「Get SQL select statement」をクリックし、Database Explorer を使用して利用可能なテーブルとビューを表示します。
4. テーブルを選択し、必要に応じてデータをプレビューして確認します。

ここから、適切な同期先を選択し、レプリケーション中にデータを変更、フィルタリング、その他の処理を行うトランスフォーメーションを追加することで、トランスフォーメーションまたはジョブを続行できます。

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