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Databricks Python Connector

Databricks データ接続用のPython コネクタライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash & petl など人気のPython ツールとDatabricks を連携。

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Python でDatabricks データをETL


CData Python Connector for Databricks を使って、Python petl でDatabricks data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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Python

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Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Databricks とpetl フレームワークを使って、Databricks に連携するPython アプリや、Databricks データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムDatabricks data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Databricks に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Databricks 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（特にJOIN やSQL 関数など）。

Databricks Data への接続

Databricks data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

To connect to a Databricks cluster, set the properties as described below.

Note: The needed values can be found in your Databricks instance by navigating to Clusters, and selecting the desired cluster, and selecting the JDBC/ODBC tab under Advanced Options.

  • Server: Set to the Server Hostname of your Databricks cluster.
  • HTTPPath: Set to the HTTP Path of your Databricks cluster.
  • Token: Set to your personal access token (this value can be obtained by navigating to the User Settings page of your Databricks instance and selecting the Access Tokens tab).

CData Databricks Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでDatabricks にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install petl
pip install pandas

Python でDatabricks データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.databricks as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Databricks Connector からDatabricks への接続を行います 

cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=443;TransportMode=HTTP;HTTPPath=MyHTTPPath;UseSSL=True;User=MyUser;Password=MyPassword;")

Databricks をクエリするSQL 文の作成

Databricks にはSQL でデータアクセスが可能です。Customers エンティティからのデータを読み出します。 

sql = "SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = 'US'"

Databricks Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract（取得）、Transform（加工）、Load（ロード）を組みます。この例では、Databricks data を取得して、CompanyName カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。 

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'CompanyName')

etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')

CData Python Connector for Databricks を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Databricks data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

Databricks Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Databricks data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。


フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.databricks as mod

cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=443;TransportMode=HTTP;HTTPPath=MyHTTPPath;UseSSL=True;User=MyUser;Password=MyPassword;")

sql = "SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = 'US'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'CompanyName')

etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')