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

Zoho CRM 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、Zoho CRM 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.zohocrm.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。

Zoho CRM への接続

それでは、Zoho CRM に接続していきましょう。データに接続するには、以下の接続パラメータを設定します。

• Region：Zoho CRM サーバーURL のドメインに関連付けられたリージョン
• Schema：Zoho CRM のバージョン（v2、v2.1、またはv4）。Zoho CRM のバージョンごとに独自のデータモデルがあります

これらのプロパティに加えて、認可時にサンドボックスまたは開発者インスタンスのいずれかを選択した場合は、InstanceType 接続プロパティでも同じ設定を行ってください。

Zoho CRM への認証

Zoho CRM では、データへの認証に2つの方法が用意されています。お使いの環境に応じて適切な方法を選択てください。

デスクトップ経由で自分のローカルデータに認証を行う場合（非ブラウザ接続）：CData 製品が提供する埋め込みOAuth アプリケーションを使用

CData 製品はすでにZoho CRM にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デスクトップアプリケーションを介したローカルデータへの接続では、自動的に組み込みアプリケーションが使用されます。 OAuth 交換の繰り返しを避け、ローカルデータにアクセスするたびにOAuthAccessToken を手動で設定する手間を省くには、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定してください。

ネットワーク経由で共有データに認証を行う場合（ブラウザ接続）：カスタムOAuth アプリケーションを使用

すべてのOAuth フローで、この認証を有効にするにはAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。

より詳細な認証手順については、ヘルプドキュメントの「Zoho CRM への認証」をご確認ください。

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：zohocrm_jdbc）
   • Connection Type：JDBC Connection
   • Connection URL：上記の JDBC 接続 URL（例：jdbc:zohocrm:RTK=5246...;AuthToken=2ad3b3e719f6bed7368e5e7e26e4f988;)
   • Driver Class：cdata.jdbc.zohocrm.ZohoCRMDriver
   • Driver Path：PATH/TO/cdata.jdbc.zohocrm.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、Zoho CRM 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、zoho crm_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="zoho crm_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「zoho crm_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、zoho crm_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 Zoho CRM 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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