Python でMazrica のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法
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 API とpetl フレームワークを使って、Mazrica 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Mazrica 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。Mazrica 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Mazrica 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）。
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Mazrica のデータを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.api as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Mazrica Connector からMazrica への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\senses.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;'")
Senses に接続するためには、Senses API キーが必要です。API キーは、Senses ユーザー設定ページで生成することができます。その後、ProfileSettings の接続プロパティに設定してください。Senses の開発者サイトにアクセスする場合は、接続文字列に「Subdomain=my_senses_subdomain;」を追加する必要があります。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
Mazrica をクエリするSQL 文の作成
Mazrica にはSQL でデータアクセスが可能です。Deals エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Amount FROM Deals WHERE Id = '1'"
Mazrica データのETL 処理
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、Mazrica のデータ を取得して、Amount 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,'Amount') etl.tocsv(table2,'deals_data.csv')
CData Python Connector for API を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Mazrica 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。
おわりに
Mazrica Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Mazrica 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。
フルソースコード
import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.api as mod
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\senses.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;'")
sql = "SELECT Name, Amount FROM Deals WHERE Id = '1'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'Amount')
etl.tocsv(table2,'deals_data.csv')