Python でCosmos DB データをETL

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Cosmos DB Python Connector

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

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



petl からCosmos DB データに連携

Python

petl

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 Cosmos DB とpetl フレームワークを使って、Cosmos DB に連携するPython アプリや、Cosmos DB 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Cosmos DB 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。Cosmos DB 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Cosmos DB 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)。

Cosmos DB Data への接続

Cosmos DB 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。

SQL API を使ってCosmos DB アカウントに接続するために必要な接続文字列を取得するには、Azure Portal にログインして「Azure Cosmos DB」を選択し、自分のアカウントを選択します。「Settings」セクションで、「Connection String」をクリックして次の値を設定します。

  • AccountEndpoint: 値は、Cosmos DB アカウントの「Keys」ブレードからのCosmos DB アカウントURL である必要があります。
  • AccountKey: Azure ポータルで、Cosmos DB サービスに移動してAzure Cosmos DB アカウントを選択します。リソースメニューから、 「Keys」ページに移動します。「PRIMARY KEY」値を見つけ、Token をこの値に設定します。

CData Cosmos DB 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Cosmos DB 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Cosmos DB 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.cosmosdb as mod

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

cnxn = mod.connect("AccountEndpoint=myAccountEndpoint;AccountKey=myAccountKey;")

Cosmos DB をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Name = 'Morris Park Bake Shop'"

Cosmos DB 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、Cosmos DB data を取得して、CompanyName 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,'CompanyName')

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

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

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

cnxn = mod.connect("AccountEndpoint=myAccountEndpoint;AccountKey=myAccountKey;")

sql = "SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Name = 'Morris Park Bake Shop'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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