Python pandas を使ってPhoenix データをビジュアライズ

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のに役立ちます。CData Python Connector for ApachePhoenix は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Phoenix にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Phoenix をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でPhoenix にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Phoenix 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。Phoenix 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Phoenix 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）。

Phoenix データへの接続

Phoenix 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。

Phoenix Query Server 経由でApache Phoenix に接続します。デフォルトのポートと異なる場合は、Server とPort プロパティを設定してApache Phoenix に接続します。Servre プロパティは通常、Apache Phoenix をホストしているサーバーのホスト名またはIP アドレスです。

Apache Phoenix への認証

デフォルトでは、認証は使用されません（プレーン）。サーバーに認証が設定されている場合は、AuthScheme をNEGOTIATE に設定して、 必要な場合にはUser とPassword プロパティを設定して、Kerberos で認証します。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でPhoenix 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でPhoenix データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Phoenix に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("apachephoenix:///?Server=localhost&Port=8765")

Phoenix にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Column1 FROM MyTable WHERE Id = '123456'""", engine)

Phoenix データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Phoenix data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Column1")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

Phoenix Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Phoenix 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。

ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("apachephoenix:///?Server=localhost&Port=8765")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Column1 FROM MyTable WHERE Id = '123456'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Column1")
plt.show()