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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 TigerGraph とpetl フレームワークを使って、TigerGraph のデータに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TigerGraph のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。TigerGraph 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TigerGraph 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.tigergraph as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData TigerGraph Connector からTigerGraph への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=MyUserName;Password=MyPassword;URL=MyURL;")
TigerGraph インスタンスで認証するには、User、Password、およびURL プロパティに有効なTigerGraph 資格情報を設定します。デフォルトでは、ポート14240で接続されます。
TigerGraph にはSQL でデータアクセスが可能です。person エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT id, locationId FROM person WHERE locationId = 'chn'"
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、TigerGraph のデータ を取得して、locationId 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,'locationId') etl.tocsv(table2,'person_data.csv')
CData Python Connector for TigerGraph を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、TigerGraph のデータ 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。
TigerGraph Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、TigerGraph のデータ 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.tigergraph as mod cnxn = mod.connect("User=MyUserName;Password=MyPassword;URL=MyURL;") sql = "SELECT id, locationId FROM person WHERE locationId = 'chn'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'locationId') etl.tocsv(table2,'person_data.csv')