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Python でWasabi データをETL

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

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

Wasabi Data への接続

Wasabi 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。

To authorize Wasabi requests, provide the credentials for an administrator account or for an IAM user with custom permissions. Set AccessKey to the access key Id. Set SecretKey to the secret access key.

Note: You can connect as the AWS account administrator, but it is recommended to use IAM user credentials to access AWS services.

For information on obtaining the credentials and other authentication methods, refer to the Getting Started section of the Help documentation.

CData Wasabi 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Wasabi 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Wasabi 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.wasabi as mod

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

cnxn = mod.connect("AccessKey=a123;SecretKey=s123;")

Wasabi をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Name, OwnerId FROM Buckets WHERE Name = 'TestBucket'"

Wasabi 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、Wasabi data を取得して、OwnerId 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,'OwnerId')

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

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

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("AccessKey=a123;SecretKey=s123;")

sql = "SELECT Name, OwnerId FROM Buckets WHERE Name = 'TestBucket'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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