SQLAlchemy ORM を使って、Python でHBase データに連携

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HBase Python Connector

Apache Hbase 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Apache Hbase をシームレスに統合。



CData Python Connector for HBase を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でHBase にOR マッピング可能に。

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 HBase は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで HBase にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、HBase data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でHBase に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

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HBase 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。HBase 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HBase 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)。

HBase Data への接続

HBase 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。

Apache HBase への接続には、Port およびServer を設定します。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからHBase に接続します。

必要なモジュールのインストールs

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でHBase Data をモデル化します

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、HBase data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("apachehbase///?Server=127.0.0.1&Port=8080")

HBase Data のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Customers テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class Customers(base):
	__tablename__ = "Customers"
	CustomerName = Column(String,primary_key=True)
	Price = Column(String)
	...

HBase Data をクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("apachehbase///?Server=127.0.0.1&Port=8080")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customers).filter_by(ShipCity="New York"):
	print("CustomerName: ", instance.CustomerName)
	print("Price: ", instance.Price)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Customers_table = Customers.metadata.tables["Customers"]
for instance in session.execute(Customers_table.select().where(Customers_table.c.ShipCity == "New York")):
	print("CustomerName: ", instance.CustomerName)
	print("Price: ", instance.Price)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

HBase Data の挿入(INSERT)

HBase data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、HBase にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Customers(CustomerName="placeholder", ShipCity="New York")
session.add(new_rec)
session.commit()

HBase Data を更新(UPDATE)

HBase data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、HBase にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Customers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ShipCity = "New York"
session.commit()

HBase Data を削除(DELETE)

HBase data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Customers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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