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Python pandas を使ってPresto データをビジュアライズ

CData Python Connector for Presto を使えば、Python でPresto をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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 Presto は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Presto にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Presto をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でPresto にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズ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Presto 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。Presto 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Presto 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)。

Presto データへの接続

Presto 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。

Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

LDAP で認証

LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

  • AuthScheme: LDAP に設定。
  • User: LDAP で接続するユーザー名。
  • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

Kerberos 認証

KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

  • AuthScheme: KERBEROS に設定。
  • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
  • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
  • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
  • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
  • User: Kerberos のユーザー。
  • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。

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Presto 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でPresto データをビジュアライズ

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

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

Presto にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT FirstName, LastName FROM Customer WHERE Id = '123456789'""", engine)

Presto データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Presto data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="FirstName", y="LastName")
plt.show()

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



ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("presto:///?Server=127.0.0.1&Port=8080")
df = pandas.read_sql("""SELECT FirstName, LastName FROM Customer WHERE Id = '123456789'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="FirstName", y="LastName")
plt.show()
 
 
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