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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。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
Python
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 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 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。
IAM ユーザーのクレデンシャル取得は以下のとおり:
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:
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AccessKey とSecretKey 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。
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AccessKeyと SecretKey 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。
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。
AccessKey とSecretKey プロパティに加え、Database、S3StagingDirectory、Region 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。
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
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/';")
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)
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'
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")
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 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)