Python でOracle HCM Cloud のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

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。本記事では、CData Python Connector for OracleHCM とpetl フレームワークを使って、Oracle HCM Cloud 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Oracle HCM Cloud 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。Oracle HCM Cloud 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Oracle HCM Cloud 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Oracle HCM Cloud 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.oraclehcm as mod

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

cnxn = mod.connect("Url=https://abc.oraclecloud.com;User=user;Password=password;")

Using Basic Authentication

Oracle HCM Cloud への認証には、以下を設定する必要があります。

• Url：アカウントのURL。
• User：アカウントのユーザー。
• Password：アカウントのパスワード。

Oracle HCM Cloud をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT SiteId, SiteName FROM RecruitingCESites WHERE Language = 'English'"

Oracle HCM Cloud 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、Oracle HCM Cloud のデータ を取得して、SiteName 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,'SiteName')

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

CData Python Connector for OracleHCM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Oracle HCM Cloud 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

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

cnxn = mod.connect("Url=https://abc.oraclecloud.com;User=user;Password=password;")

sql = "SELECT SiteId, SiteName FROM RecruitingCESites WHERE Language = 'English'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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