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Amazon Athena Python Connector

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

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Python のDash ライブラリを使って、Amazon Athena データ に連携するウェブアプリケーションを開発


CData Python Connector for AmazonAthena を使って、Amazon Athena にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。


古川えりか
コンテンツスペシャリスト

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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 AmazonAthena を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAmazon Athena にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Amazon Athena に連携して、Amazon Athena data をビジュアライズするシンプルなウエブアプリを作ります。

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Amazon Athena 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。Amazon Athena 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Amazon Athena 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)。

Amazon Athena への接続

Amazon Athena 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。

Amazon Athena への接続

Amazon Athena リクエストの認証には、アカウントの管理のクレデンシャルか、IAM ユーザーのカスタムPermission を設定します。 AccessKey にAccess Key Id、SecretKey にはSecret Access Key を設定します。

Note: AWS アカウントアドミニストレータとしてアクセスできる場合でも、AWS サービスへの接続にはIAM ユーザークレデンシャルを使用することが推奨されます。

Access Key の取得

IAM ユーザーのクレデンシャル取得は以下のとおり:

  1. IAM コンソールにログイン。
  2. Navigation ペインで「ユーザー」を選択。
  3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから「セキュリティ認証情報」タブを選択。

AWS ルートアカウントのクレデンシャル取得は以下のとおり:

  1. ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインイン。
  2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで「My Security Credentials」を選択。
  3. 「Continue to Security Credentials」をクリックし、「Access Keys」セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成。

EC2 インスタンスからの認証

EC2 インスタンスから本製品を使用していて、そのインスタンスにIAM ロールが割り当てられている場合は、認証にIAM ロールを使用できます。 これを行うには、UseEC2Roles をtrue に設定しAccessKeySecretKey を空のままにします。 本製品は自動的にIAM ロールの認証情報を取得し、それらを使って認証します。

AWS ロールとして認証

多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。 代わりにRoleARN を指定してAWS ロールを使用できます。これにより、本製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。 (すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく)AWS に接続している場合は、役割を担うIAM ユーザーのAccessKeySecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey およびSecretKey を指定する場合、 ロールは使用できません。

MFA での認証

多要素認証を必要とするユーザーおよびロールには、MFASerialNumber およびMFAToken 接続プロパティを指定してください。 これにより、本製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでMFA 認証情報を送信します。一時的な認証情報の有効期間 (デフォルトは3600秒)は、TemporaryTokenDuration プロパティを介して制御できます。

Amazon Athena への接続

AccessKeySecretKey プロパティに加え、DatabaseS3StagingDirectoryRegion を設定します。Region をAmazon Athena データがホストされているリージョンに設定します。S3StagingDirectory をクエリの結果を格納したいS3内のフォルダに設定します。

接続にDatabase が設定されていない場合は、本製品はAmazon Athena に設定されているデフォルトデータベースに接続します。

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Amazon Athena 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 pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でAmazon Athena データ をビジュアライズ

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.amazonathena as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Amazon Athena Connector にAmazon Athena data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("AccessKey='a123';SecretKey='s123';Region='IRELAND';Database='sampledb';S3StagingDirectory='s3://bucket/staging/';")

Amazon Athena にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT Name, TotalDue FROM Customers WHERE CustomerId = '12345'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-amazonathenaedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Amazon Athena data をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.Name, y=df.TotalDue, name='Name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Amazon Athena Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして、実行n

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。Python コードの最後はこのようです。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

では、Python でウェブアプリを稼働させて、ブラウザでAmazon Athena data を見てみましょう。

python amazonathena-dash.py
Amazon Athena data in a Dash web app (Salesforce is shown).

製品の無償トライアル情報

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



import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.amazonathena as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("AccessKey='a123';SecretKey='s123';Region='IRELAND';Database='sampledb';S3StagingDirectory='s3://bucket/staging/';")

df = pd.read_sql("SELECT Name, TotalDue FROM Customers WHERE CustomerId = '12345'", cnxn)
app_name = 'dash-amazonathenadataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.Name, y=df.TotalDue, name='Name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Amazon Athena Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)