各製品の資料を入手。
詳細はこちら →CData
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 Elasticsearch を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでElasticsearch にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Elasticsearch に連携して、Elasticsearch データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
まずは、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 pandas pip install dash pip install dash-daq
必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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掲載しているので、参考にしてください。
まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.elasticsearch as mod import plotly.graph_objs as go
接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Elasticsearch Connector からElasticsearch データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=9200;User=admin;Password=123456;")
接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。 認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。
CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を 使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。
接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。
read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。
df = pd.read_sql("""SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'""", cnxn)
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。
app_name = 'dash-elasticsearchedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Elasticsearch データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。
trace = go.Bar(x=df.OrderName, y=df.Freight, name='OrderName') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='Elasticsearch Orders Data', barmode='stack') }) ], className="container")
接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでElasticsearch データ を見てみましょう。
python elasticsearch-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Elasticsearch Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Elasticsearch 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てみてください。
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.elasticsearch as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=9200;User=admin;Password=123456;") df = pd.read_sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", cnxn) app_name = 'dash-elasticsearchdataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash' trace = go.Bar(x=df.OrderName, y=df.Freight, name='OrderName') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='Elasticsearch Orders Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)