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Python でCloudant データをETL

CData Python Connector for Cloudant を使って、Python petl でCloudant 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 Cloudant とpetl フレームワークを使って、Cloudant に連携するPython アプリや、Cloudant 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Cloudant 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。Cloudant 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Cloudant 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)。

Cloudant Data への接続

Cloudant 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。

Cloudant への接続には、以下の接続プロパティを設定します。

  • User:ユーザー名に設定。
  • Password:パスワードに設定。

CData Cloudant 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Cloudant 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Cloudant 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.cloudant as mod

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

cnxn = mod.connect("User=abc123; Password=abcdef;")

Cloudant をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT MovieRuntime, MovieRating FROM Movies WHERE MovieRating = 'R'"

Cloudant 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、Cloudant data を取得して、MovieRating 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,'MovieRating')

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

CData Python Connector for Cloudant を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Cloudant 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

Cloudant Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Cloudant 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.cloudant as mod

cnxn = mod.connect("User=abc123; Password=abcdef;")

sql = "SELECT MovieRuntime, MovieRating FROM Movies WHERE MovieRating = 'R'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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