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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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。本記事では、CData Python Connector for Teradata とpetl フレームワークを使って、Teradata データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりTeradata データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Teradata にデータをクエリする際、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Teradata 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
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
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.teradata as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Teradata Connector からTeradata への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;")
Teradata に接続するには、次の認証情報を提供し、データベースサーバー名を指定します。
Teradata にはSQL でデータアクセスが可能です。NorthwindProducts エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、Teradata データ を取得して、ProductName 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,'ProductName') etl.tocsv(table2,'northwindproducts_data.csv')
CData Python Connector for Teradata を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Teradata データ 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。
Teradata Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Teradata データ 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.teradata as mod cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;") sql = "SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'ProductName') etl.tocsv(table2,'northwindproducts_data.csv')