将数据从 Oracle 加载到 Azure 的框架
Oracle 是一种流行的关系数据库管理系统（RDBMS），许多组织都使用它来存储和管理其数据。然而，随着云计算的出现，许多组织正在转向基于云的解决方案，以满足其数据存储和处理需求。Azure Blob 存储和 Synapse 专用 SQL 池是 Microsoft 提供的两种流行的基于云的解决方案，用于存储和处理数据。在本文中，我们将探讨如何创建一个框架，将数据作为 Parquet 文件从 Oracle 加载到 Azure Blob 存储，然后将其加载到 Synapse 专用 SQL 池。
数据存储
步骤 1：设置 Azure Blob 存储
此过程的第一步是设置 Azure Blob 存储。为此，可以创建 Azure 帐户，然后创建存储帐户。创建存储帐户后，可以在存储帐户中创建一个容器，用于存储 Parquet 文件。请务必记下存储帐户的连接字符串和容器的名称，因为稍后需要用到它们。
步骤 2：安装所需的库
接下来，需要安装所需的库才能与 Oracle 和 Azure Blob 存储进行交互。可以使用以下命令安装库：
pip install cx_Oracle
pip install azure-storage-blob
步骤 3：连接到 Oracle
安装所需的库后，您需要连接到 Oracle。您可以使用以下代码创建连接：
import cx_Oracle
conn = cx_Oracle.connect('username/password@hostname:port/servicename')
将用户名、密码、主机名、端口和服务名称替换为适用于 Oracle 数据库的值。
步骤 4：从 Oracle 查询数据
建立与 Oracle 的连接后，可以查询要传输到 Azure Blob 存储的数据。您可以使用以下代码查询数据：
import pandas as pd
query = 'SELECT * FROM my_table'
df = pd.read_sql(query, conn)
# Replace my_table with the name of the table that you want to query.
步骤 5：将数据写入 Parquet 文件
查询数据后，需要将其写入 Parquet 文件。可以使用以下代码将数据写入 Parquet 文件：
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'my_file.parquet')
# Replace my_file.parquet with the name that you want to give to the Parquet file.
步骤 6：将 Parquet 文件上传到 Azure Blob 存储
创建 Parquet 文件后，需要将其上传到 Azure Blob 存储。您可以使用以下代码上传文件：
from azure.storage.blob import BlobServiceClient
connection_string = 'DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey;EndpointSuffix=core.windows.net'
container_name = 'my_container'
blob_name = 'my_file.parquet'
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_string)
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container_name, blob_name)
with open('my_file.parquet', 'rb') as data:
blob_client.upload_blob(data)
# Replace myaccount, mykey, my_container, and my_file.parquet with the corresponding values for your storage account and container.
步骤 7：将 Parquet 文件加载到 Synapse 专用 SQL 池
最后一步是将 Parquet 文件从 Azure Blob 存储加载到 Synapse 专用 SQL 池。可以使用以下代码在 Synapse 专用 SQL 池中创建外部数据源：
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'password';
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL cred_name
WITH IDENTITY = 'username',
SECRET = 'password';
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE data_source_name
WITH (
TYPE = HADOOP,
LOCATION = 'wasbs://container_name@account_name.blob.core.windows.net',
CREDENTIAL = cred_name
);
将 password, username, account_name, 和 container_name 替换为 Azure Blob 存储帐户和容器的相应值。
接下来，可以使用以下代码在 Synapse 专用 SQL 池中创建外部表：
CREATE EXTERNAL TABLE external_table_name
(
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
)
WITH (
LOCATION = '/path/to/parquet/file',
DATA_SOURCE = data_source_name,
FILE_FORMAT = 'parquet'
);
将 external_table_name, column1, datatype1 等替换为外部表的相应值。
最后，可以使用以下代码将数据从外部表插入到 Synapse 专用 SQL 池中的常规表：
INSERT INTO regular_table_name
SELECT column1, column2, ...
FROM external_table_name;
将 regular_table_name, column1, column2 等替换为常规表的适当值。
结论
通过执行以上步骤，您可以轻松地将数据从 Oracle 传输到 Synapse 专用 SQL 池，并利用基于云的解决方案的优势满足您的数据存储和处理需求。