Python でGaroon データをETL

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Garoon Python Connector

Garoon データ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify をシームレスに統合。



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

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 Garoon とpetl フレームワークを使って、Garoon に連携するPython アプリや、Garoon 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Garoon 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。Garoon 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Garoon 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)。

Garoon Data への接続

Garoon 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。

Garoon への認証は、パスワード認証、Basic 認証、クライアントSSL をサポートしています。

パスワード認証

Garoon への認証には、以下を設定する必要があります。

  • Url:アカウントのURL。
  • User:アカウントのユーザー名。
  • Password:アカウントのパスワード。

Basic 認証

Basic 認証セキュリティ機能がドメインに設定されている場合は、BasicAuthUser とBasicAuthPassword の追加ログイン資格情報を指定します。Basic 認証ではUser とPassword に加えて、これらのクレデンシャルが必要です。

クライアントSSL

Basic 認証の代わりに、クライアント証明書を指定して本製品を認証できます。 SSLClientCert、SSLClientCertType、 SSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を設定します。 さらに、User とPassword をGaroon のログイン資格情報に設定します。

CData Garoon 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Garoon 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Garoon 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.garoon as mod

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

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;Url=http://subdomain.domain.com;")

Garoon をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, EventMenu FROM Events WHERE CreatorName = 'Bob'"

Garoon 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、Garoon data を取得して、EventMenu 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,'EventMenu')

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

CData Python Connector for Garoon を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Garoon 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

Garoon Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Garoon 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.garoon as mod

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;Url=http://subdomain.domain.com;")

sql = "SELECT Id, EventMenu FROM Events WHERE CreatorName = 'Bob'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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