Python gửi dữ liệu tới aws như thế nào?
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem cách truy cập và truy vấn dữ liệu Amazon Redshift của bạn bằng Python. Chúng tôi làm theo hai bước trong quy trình này Show
Vì Redshift tương thích với các cơ sở dữ liệu khác như PostgreSQL nên chúng tôi sử dụng thư viện psycopg của Python để truy cập và truy vấn dữ liệu từ Redshift. Sau đó, chúng tôi sẽ lưu trữ kết quả truy vấn dưới dạng khung dữ liệu trong gấu trúc bằng thư viện SQLAlchemy Mục đích của bài tập này là tận dụng các kỹ thuật thống kê có sẵn trong Python để có được những hiểu biết hữu ích từ dữ liệu Redshift của bạn. Một số thông tin chi tiết mà bạn có thể nhận được bao gồm hiểu rõ hơn về hành vi sản phẩm của khách hàng, dự đoán tỷ lệ rời bỏ, v.v. Chúng tôi cũng có một blog dành riêng để thao tác và truy vấn dữ liệu Google BigQuery của bạn bằng Python và R, trong trường hợp bạn quan tâm Đối với bài đăng này, chúng tôi giả định rằng bạn đã tải dữ liệu trong phiên bản Redshift của mình. Trong trường hợp bạn chưa tải, cách tốt nhất để tải dữ liệu của bạn lên Redshift là tận dụng các công cụ Cơ sở hạ tầng dữ liệu khách hàng như RudderStack. Chúng cho phép bạn thu thập dữ liệu của mình trên tất cả các điểm tiếp xúc của khách hàng và tải chúng một cách an toàn vào Redshift – hoặc bất kỳ kho nào khác mà bạn chọn, với nỗ lực tối thiểu Kết nối với dữ liệu dịch chuyển đỏ của bạn bằng PythonĐể truy cập dữ liệu Redshift của bạn bằng Python, trước tiên chúng tôi cần kết nối với phiên bản của chúng tôi. Như đã đề cập ở trên, Redshift tương thích với các giải pháp cơ sở dữ liệu khác như PostgreSQL. Do đó, bạn có thể sử dụng một cách an toàn các công cụ mà bạn sẽ sử dụng để truy cập và truy vấn dữ liệu PostgreSQL của mình cho Redshift Chúng tôi sẽ sử dụng trình điều khiển Python
Chúng tôi thực sự khuyên bạn nên sử dụng mã ở trên như một phần trong quy trình của mình và bọc mã đó trong một hàm xử lý bất kỳ lỗi nào. Các tham số mà bạn cần là điển hình để kết nối với bất kỳ cơ sở dữ liệu nào
Thực hiện truy vấn trên dữ liệu dịch chuyển đỏ của bạn bằng PsycopgKhi kết nối cơ sở dữ liệu được thiết lập, chúng ta có thể bắt đầu truy vấn dữ liệu Redshift. Chúng tôi sử dụng các truy vấn SQL để thu hẹp lượng dữ liệu chúng tôi muốn cho phân tích của mình Để làm như vậy với
Phần quan trọng nhất ở đây là truy vấn SQL mà chúng tôi thực hiện để tìm nạp các bản ghi từ tập dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng SQL để thực hiện các khối lớn tiền xử lý dữ liệu của mình và thiết lập một bộ dữ liệu phù hợp để giúp việc phân tích dữ liệu của bạn dễ dàng hơn rất nhiều Ví dụ: bạn có thể nối nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu hoặc sử dụng các hàm tổng hợp được Redshift hỗ trợ để tạo các trường mới theo yêu cầu của bạn Sử dụng dữ liệu được truy vấn để phân tích dữ liệuBây giờ, chúng tôi đã truy vấn thành công dữ liệu Redshift của mình và tìm nạp dữ liệu đó để phân tích, đã đến lúc xử lý dữ liệu đó bằng các công cụ phân tích dữ liệu mà chúng tôi có sẵn Khi nói đến Python, các thư viện phổ biến nhất để phân tích dữ liệu là 1 và 2
Bất kể bạn muốn thực hiện loại phân tích nào, bạn sẽ cần sử dụng một trong hai thư viện này để thể hiện dữ liệu ban đầu của mình Đang tải dữ liệu lên NumPyKhá đơn giản để biến dữ liệu của bạn thành một mảng 1. Chúng tôi khởi tạo một mảng 1 mới và chuyển con trỏ chứa kết quả truy vấn dưới dạng tham sốChạy đoạn mã sau trong bảng điều khiển Python của bạn
Đang tải dữ liệu lên gấu trúcBạn cũng có thể sử dụng pandas thay vì 1 để phân tích dữ liệu của mình. Tuy nhiên, đối với điều này, các bước liên quan hơi khác một chútTham khảo đoạn mã sau ________số 8_______ Như đã thấy trong đoạn mã trên, chúng tôi sẽ sử dụng SQLAlchemy để kết nối với phiên bản Redshift của chúng tôi bằng thông tin xác thực kết nối. Sau đó, chúng tôi sử dụng phương thức read_sql để thực hiện truy vấn SQL trên cơ sở dữ liệu. Cuối cùng, chúng tôi có thể tải kết quả trực tiếp vào DataFrame và sử dụng nó để phân tích Cách truy cập và truy vấn dữ liệu dịch chuyển đỏ bằng R?Tải và truy vấn dữ liệu Redshift của bạn cũng dễ dàng không kém trong R. Chúng tôi có thể sử dụng gói 6 để kết nối với phiên bản Redshift của mình và sau đó chạy các truy vấn trên dữ liệuĐây là cách cài đặt gói trong RStudio
Bước tiếp theo là kết nối với phiên bản Redshift, như minh họa bên dưới
Ghi chú. Điều quan trọng là phải đóng kết nối sau khi bạn hoàn thành việc lấy dữ liệu ra khỏi cơ sở dữ liệu Truy vấn dữ liệu và tải nó vào khung dữ liệu R cũng khá dễ dàng
Bước đầu tiên trong bất kỳ quy trình phân tích dữ liệu nào là thu thập dữ liệu một cách chính xác và sau đó lưu trữ dữ liệu đó ở định dạng dễ đọc. Trong bài đăng này, chúng tôi đã tải dữ liệu Redshift bằng Python / R và sau đó truy vấn dữ liệu đó để lấy dữ liệu hữu ích cho việc phân tích thêm Mặc dù chúng tôi tập trung vào Amazon Redshift trong blog này, quy trình này cũng có thể áp dụng cho các cơ sở dữ liệu khác như PostgreSQL. Trong bài đăng này, chúng tôi đã sử dụng psycopg để kết nối với phiên bản Redshift của mình – cùng một trình kết nối Python cũng có thể được sử dụng để kết nối với phiên bản PostgreSQL Một trong những lợi thế của việc lưu trữ dữ liệu của bạn trong cơ sở dữ liệu trái ngược với các định dạng khác, chẳng hạn như tệp CSV, là khả năng truy vấn dữ liệu đó bằng SQL. Bạn có thể chạy các truy vấn SQL phức tạp để xử lý trước dữ liệu của mình một cách hiệu quả, đồng thời tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức trong việc xây dựng các mô hình thống kê để phân tích dữ liệu chuyên sâu Đăng ký miễn phí và bắt đầu gửi dữ liệu Kiểm tra luồng sự kiện, ELT và đường ống đảo ngược ETL của chúng tôi. Sử dụng nguồn HTTP của chúng tôi để gửi dữ liệu trong vòng chưa đầy 5 phút hoặc cài đặt một trong 12 SDK của chúng tôi trong trang web hoặc ứng dụng của bạn Làm cách nào để gửi dữ liệu tới AWS bằng Python?Ví dụ. Gửi dữ liệu truyền trực tuyến tới Amazon S3 bằng Python . Tạo tài nguyên phụ thuộc Ghi các bản ghi mẫu vào luồng đầu vào Tải xuống và kiểm tra mã ứng dụng Nén và tải lên mã Python phát trực tuyến Flink của Apache Tạo và chạy ứng dụng Kinesis Data Analytics Dọn dẹp tài nguyên AWS Python hoạt động như thế nào với AWS?SDK AWS dành cho Python (Boto3) cho phép bạn sử dụng mã Python để tương tác với các dịch vụ AWS như Amazon S3 . Ví dụ: bạn có thể sử dụng SDK để tạo bộ chứa Amazon S3, liệt kê các bộ chứa có sẵn của bạn, sau đó xóa bộ chứa bạn vừa tạo.
Làm cách nào để kết nối với AWS bằng Python?Để truy cập các dịch vụ AWS từ mã python, trước tiên chúng tôi cần tạo người dùng và cấp cho anh ta quyền truy cập theo chương trình bằng bảng điều khiển Amazon. Sau đó cung cấp tên người dùng và cấp quyền truy cập theo chương trình cho tên người dùng đó rồi nhấp vào Tiếp theo
Làm cách nào để kết nối với bộ chứa AWS S3 bằng Python?Thiết lập thông tin xác thực để kết nối Python với S3
. Sign in to the management console. Tìm kiếm và mở trang chủ S3. Tiếp theo, tạo một thùng. Đặt cho nó một tên duy nhất, chọn một khu vực gần bạn và giữ nguyên các cài đặt mặc định khác (hoặc thay đổi chúng khi bạn thấy phù hợp). |