SQLAlchemy ORM を使って、Python でAzure Data Lake Storage データに連携する方法

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 ADLS は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Azure Data Lake Storage にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Azure Data Lake Storage データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAzure Data Lake Storage 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。

1. Azure Data Lake Storage 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
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAzure Data Lake Storage データを連携
3. 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Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage 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、Azure Data Lake Storage データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("adls///?Schema=ADLSGen2&Account=myAccount&FileSystem=myFileSystem&AccessKey=myAccessKey&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

Azure Data Lake Storage Gen 2 への接続

Gen 2 Data Lake Storage アカウントに接続するには、以下のプロパティを設定します。

• Account：ストレージアカウントの名前。
• FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前。
• Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます。

Azure Data Lake Storage Gen 2 への認証

本製品は、次の４つの認証方法をサポートします：アクセスキーの使用、共有アクセス署名の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）、Managed Service Identity（AzureMSI）。

アクセスキー

Azure ポータルで：

1. ADLS Gen2 ストレージアカウントにアクセスします。
2. 設定でアクセスキーを選択します。
3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします。

接続の準備ができたら、次のプロパティを設定します。

• AuthScheme：AccessKey。
• AccessKey：先にAzure ポータルで取得したアクセスキーの値。

共有アクセス署名（SAS）

共有アクセス署名を使用して接続するには、はじめにAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

接続の準備ができたら、次のプロパティを設定します。

• AuthScheme：SAS。
• SharedAccessSignature：先に生成した共有アクセス署名の値。

AzureAD、AzureMSI での認証方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen 2 への認証」セクションを参照してください。

Azure Data Lake Storage 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、Resources 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 Resources(base):
	__tablename__ = "Resources"
	FullPath = Column(String,primary_key=True)
	Permission = Column(String)
	...

Azure Data Lake Storage 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("adls///?Schema=ADLSGen2&Account=myAccount&FileSystem=myFileSystem&AccessKey=myAccessKey&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Resources).filter_by(Type="FILE"):
	print("FullPath: ", instance.FullPath)
	print("Permission: ", instance.Permission)
	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

Resources_table = Resources.metadata.tables["Resources"]
for instance in session.execute(Resources_table.select().where(Resources_table.c.Type == "FILE")):
	print("FullPath: ", instance.FullPath)
	print("Permission: ", instance.Permission)
	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。

Azure Data Lake Storage 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。