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、一意の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、ストレージエンジン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には複数のデータセットを定義できますが、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、コネクタのソースで宣言された外部データソースにも接続できます。各外部ソースには、ソースに最初に付けた名前に基づく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、主なコネクタソース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や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、バケット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、主にコネクタアナライザーおよび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

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