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

SQLAlchemy ORM を使って、Python でPhoenix データに連携する方法

CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でPhoenix にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

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 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 データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でPhoenix に連携して、データを取得、 する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. Phoenix をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにPhoenix データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてPhoenix の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

必要なモジュールのインストール

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でPhoenix データをモデル化

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 データに連携するEngne を作成します。

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

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。

Phoenix データのマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、MyTable テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class MyTable(base):
	__tablename__ = "MyTable"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Column1 = Column(String)
	...

Phoenix データをクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("apachephoenix///?Server=localhost&Port=8765")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(MyTable).filter_by(Id="123456"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

MyTable_table = MyTable.metadata.tables["MyTable"]
for instance in session.execute(MyTable_table.select().where(MyTable_table.c.Id == "123456")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Phoenix からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

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