Treasure Data CDP とは

Customer Data Platformというジャンル（？）のデータ分析基盤です。
顧客視点での分析ができる様々な機能も魅力ですが、豊富なコネクタを兼ね備えており、柔軟なアーキテクチャを構成することができます。

Azure Blob Storageにデータを連携する

データをBlobにおいておけば、Power BIでの可視化・分析、Azure MLでの機械学習など、さらに様々なシナリオを実現することができます。

実践

コネクタ構成をする

Integrations HubのCatalogからMicrosoft Azureをクリック
Blob に必要な情報を入力（画像参照）

ここまでやると、Integrations HubのAuthenticationsにMicrosoft Azureができます。

Authenticationsは一度つくっておくと、インポート／エクスポート先の接続文字列を共有せずに、組織内のデータソースなどへの接続権限管理ができるようになります。

Workflowの作成をする

Authenticationsを作成したら、次はWorkflowの作成です。

次はData Workbench内のWorkflowsをクリック。右上のNew Workflowを押してWorkflows作成を開始します。

エクスポート用の書き方は、Treasure Data CDPのベストプラクティスがつまっているGitHub、「Treasure Boxes」を参照します。

今回は下記URLにAzure Blob Storageの記述例があるので、これをもとにいじっていきます。
事前にAzure側でContainerを作成しておきましょう。

_export:
  td:
    database: <your_database>

+export_to_azure:
  td>:
  query: select * from <your_table>
  result_connection: <your_Authentications_name>
  result_settings: 
    container: testtd
    path_prefix: /file_${moment(session_time).format("YYYYMMDD")}
    file_ext: csv.gz
    format: csv
    delimiter: ","
    null_string: ""
    newline: CRLF

これで最低限のものが作成できました。
フォルダパス及びファイル名はTreasure Data CDPに組み込まれているmoment.jsを使用して、実行時の日付がファイル名になるようになっています。

実行結果

Azure Blob StorageにFileがエクスポートされているのが確認できました。

今後の方針

定期実行をcronでコントロールする。
Queryを直書きではなく、別ファイルに分けて管理。
1つのワークフローで複数のデータベースをエクスポートするようにしたい。

おわりに

触ってみるのが一番理解が進みますよね。教科書ばかり読んでもできるようにはならないね🤔