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

こんにちは！ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

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 Avro を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAvro 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、Avro に連携して、Avro データ 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Avro データ 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。Avro 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Avro 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）。

Avro への接続

Avro データ 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。

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Avro 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Avro 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.avro 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 Avro Connector にAvro データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URI=C:/folder/table.avroInitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Avro 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 Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = 'value_2'""", 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-avroedataplot'

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、Avro データ 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.Id, y=df.Column1, name='Id')

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='Avro SampleTable_1 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Avro データ を見てみましょう。

python avro-dash.py

製品の無償トライアル情報

Avro Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Avro データ 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.avro as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("URI=C:/folder/table.avroInitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = 'value_2'", cnxn)
app_name = 'dash-avrodataplot'

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.Id, y=df.Column1, name='Id')

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='Avro SampleTable_1 Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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