コネクタと接続文字列#

#目的

Data PlatformのProjectでは、すべての利用可能なデータは、Lakehouse Managerで定義および構成されます。

Python SDKでは、これらのデータソースはすべて、ユニークな接続文字列で名前が付けられ、connect()関数によって返されるコネクタを通じてアクセスできます。返されるコネクタオブジェクトおよびその利用可能なメソッドは、データソースの種類によって異なります。

デフォルトのデータセットからテーブルをリスト表示する簡単な例:

from forepaas.dwh import connect

# connect to default dataset
cn_prim = connect('dwh/default_dataset/')
# list databases tables
tables = cn_prim.list()
print(tables)

#バケット

バケットは、Data Platformの組み込みオブジェクトストアです。以下に、connect functionによって返される接続文字列とそのコネクタオブジェクトを示します。

DataStoreおよびBucketコネクタについてさらに詳しく読む。

#ストレージエンジン

Projectは、Storage Enginesを主なデータベースとしてリンクし、Projectの核心でデータを保存およびクエリするために使用します。

Projectは複数のdatasetsで定義できますが、デフォルトでは1つのデータセット、default_datasetが提供されます。また、カスタムの内部および外部データセットを作成することもできます。

データベースコネクタについてさらに詳しく読む。

#クエリエンジン（Trino）

#ソース

また、Connectors's Sourcesで宣言された外部データソースに接続することもできます。各外部ソースには、ソースに最初に付けられた名前に基づいた接続文字列が関連付けられています。 例えば、My first dataという名前の新しいデータソースは、接続文字列がdwh/my_first_dataになります。 技術名は、主なConnectors Sourceページに表示されます。

外部ソースは、いくつかの種類に分けられます:

• データベースコネクタは、ストレージエンジンと同じメソッドを持ちます。データベースコネクタを参照してください。 （例: Snowflake、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、Amazon Redshift、MongoDB...）

• プロトコルコネクタは、ファイルストレージまたはオブジェクトストア（Data Platformバケット、Data Platformファイルアップロード、SFTP、Amazon S3¹、...）にアクセスする際に使用されます。 これらのコネクタは、Bucketコネクタと同じメソッドを持ちます。

• ストリーム（例: Kafka、MQIT、Amazon Kinesis）または外部API（例: Google Analytics、Facebook、Twitter、Mailchimp...） これらのコネクタは、主にConnectors AnalyzerおよびData Processing Engine Load Actionsで使用するために設計されています。

#さらに詳しく

ソリューションの実装に関するトレーニングや技術的なアシスタンスが必要な場合は、営業担当者にお問い合わせください、またはProfessional Servicesページを訪れ、見積もりを依頼し、専門家チームによるプロジェクト分析を受けてください。

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¹: S3はAmazon Technologies, Inc.の商標です。OVHcloudのサービスは、Amazon Technologies, Inc.によってスポンサーされ、推奨され、またはその他の方法で提携していません。