Python でAzure Analysis Services データをETL

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Azure Analysis Services Python Connector

Azure Analysis Services データ連携用のPython ラコネクタイブラリ。Azure Analysis Services データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。



CData Python Connector for Azure Analysis Services を使って、Python petl でAzure Analysis Services data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 Azure Analysis Services とpetl フレームワークを使って、Azure Analysis Services に連携するPython アプリや、Azure Analysis Services データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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Azure Analysis Services 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。Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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)。

Azure Analysis Services Data への接続

Azure Analysis Services 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。

To connect to Azure Analysis Services, set the Url property to a valid server, for instance, asazure://southcentralus.asazure.windows.net/server, in addition to authenticating. Optionally, set Database to distinguish which Azure database on the server to connect to.

Azure Analysis Services uses the OAuth authentication standard. OAuth requires the authenticating user to interact with Azure Analysis Services using the browser. You can connect without setting any connection properties for your user credentials. See the Help documentation for more information.

CData Azure Analysis Services Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでAzure Analysis Services 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 petl
pip install pandas

Python でAzure Analysis Services データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。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。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.aas as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Azure Analysis Services Connector からAzure Analysis Services への接続を行います

cnxn = mod.connect("URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Azure Analysis Services をクエリするSQL 文の作成

Azure Analysis Services にはSQL でデータアクセスが可能です。Customer エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'"

Azure Analysis Services Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Azure Analysis Services data を取得して、Education カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Education')

etl.tocsv(table2,'customer_data.csv')

CData Python Connector for Azure Analysis Services を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Azure Analysis Services data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

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



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.aas as mod

cnxn = mod.connect("URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Education')

etl.tocsv(table2,'customer_data.csv')