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詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でPhoenix のデータに連携する方法
CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でPhoenix にOR マッピング可能に。
最終更新日:2023-09-23
この記事で実現できるPhoenix 連携のシナリオ
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。CData Python Connector for ApachePhoenix は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Phoenix にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Phoenix のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でPhoenix に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Phoenix をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにPhoenix のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてPhoenix の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
必要なモジュールのインストール
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
Python でPhoenix のデータをモデル化
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Phoenix のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("apachephoenix///?Server=localhost&Port=8765")
Phoenix Query Server 経由でApache Phoenix に接続します。デフォルトのポートと異なる場合は、Server とPort プロパティを設定してApache Phoenix に接続します。Servre プロパティは通常、Apache Phoenix をホストしているサーバーのホスト名またはIP アドレスです。
Apache Phoenix への認証
デフォルトでは、認証は使用されません(プレーン)。サーバーに認証が設定されている場合は、AuthScheme をNEGOTIATE に設定して、 必要な場合にはUser とPassword プロパティを設定して、Kerberos で認証します。
Phoenix のデータのマッピングクラスの宣言
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、MyTable テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class MyTable(base): __tablename__ = "MyTable" Id = Column(String,primary_key=True) Column1 = Column(String) ...
Phoenix のデータをクエリ
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
query メソッドを使う
engine = create_engine("apachephoenix///?Server=localhost&Port=8765") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(MyTable).filter_by(Id="123456"): print("Id: ", instance.Id) print("Column1: ", instance.Column1) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
execute メソッドを使う
MyTable_table = MyTable.metadata.tables["MyTable"] for instance in session.execute(MyTable_table.select().where(MyTable_table.c.Id == "123456")): print("Id: ", instance.Id) print("Column1: ", instance.Column1) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
Phoenix からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。