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Connecteurs et chaînes de connexion

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Dans le projet de la Data Platform, toutes les données disponibles sont définies et configurées dans le Lakehouse Manager

Objectif

Dans le projet de la Data Platform, toutes les données disponibles sont définies et configurées dans le Lakehouse Manager.

Dans le SDK Python, toutes ces sources de données sont nommées par une chaîne de connexion unique et accessibles via des connecteurs retournés par la fonction connect(). L'objet Connector retourné ainsi que ses méthodes disponibles dépendent du type de la source de données.

Un exemple simple pour lister les tables du dataset par défaut :

from forepaas.dwh import connect

# se connecte au dataset par défaut
cn_prim = connect('dwh/default_dataset/')
# liste les tables de la base de données
tables = cn_prim.list()
print(tables)
Info

Les chaînes de connexion sont utilisées dans tous les composants du projet pour référencer les sources de données, par exemple dans les actions Data Processing Engine Load et Aggregate ou lors de l'application de la segmentation.

Buckets

Les Buckets sont le stockage objet intégré de la Data Platform. Ci-dessous, la chaîne de connexion et l'objet Connector correspondant retournés par la connect function.

connection stringConnectordescription
connect("data_store")DataStoreSe connecte aux buckets
connect("data_store/my-bucket")BucketSe connecte à un bucket spécifique

En savoir plus sur les connecteurs DataStore et Bucket.

Storage Engines

Les projets sont liés à des Storage Engines comme bases de données principales pour stocker et interroger les données au cœur de votre projet.

Un projet peut être défini avec plusieurs datasets, mais par défaut vous recevrez 1 dataset : default_dataset. Vous pouvez également créer des datasets internes et externes personnalisés.

connection stringConnectordescription
connect("dwh/default_dataset/")DatasetSe connecte au dataset par défaut - default_dataset
connect("dwh/exampleDataset/")DatasetSe connecte au dataset personnalisé créé par vous - exampleDataset

En savoir plus sur le connecteur Database.

Query Engine (Trino)

connection stringConnectordescription
connect("query_engine")TrinoSe connecte au query engine (Trino)
connect(f"query_engine/{catalog}/{schema}")TrinoSe connecte directement à un schéma dans un catalogue

Sources

Vous pouvez également vous connecter à des sources de données externes déclarées dans Connectors's Sources. Chaque source externe possède une chaîne de connexion associée basée sur le nom initial donné à la source. Par exemple, une nouvelle source de données nommée My first data aura pour chaîne de connexion dwh/my_first_data.
Le nom technique est affiché sur la page principale des Connectors Source.

Les sources externes peuvent être réparties en quelques types :

  • Les connecteurs de bases de données ont les mêmes méthodes que les storage engines, voir connecteur Database
    (par exemple Snowflake, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Amazon Redshift, MongoDB...)

  • Les connecteurs de protocole lors de l'accès à un stockage de fichiers ou un stockage objet (Data Platform Buckets, Data Platform File Upload, SFTP, Amazon S31, ...)
    Ces connecteurs ont les mêmes méthodes que le connecteur Bucket

  • Stream (par exemple Kafka, MQIT, Amazon Kinesis) ou External APIs (par exemple Google Analytics, Facebook, Twitter, Mailchimp..)
    Ces connecteurs sont principalement conçus pour être utilisés depuis Connectors Analyzer et les actions Load du Data Processing Engine.

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