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Procore

Exporter vers SQL Server à l’aide de Python (SSIS)

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Vue d'ensemble

L’outil d’accès Cloud Connect de Procore Analytics est une interface de ligne de commande (CLI) qui vous aide à configurer et à gérer les transferts de données de Procore vers MS SQL Server. Il se compose de deux composantes principales :

  •  user_exp.py (Utilitaire de configuration de la configuration)
  • delta_share_to_azure_panda.py (Script de synchronisation des données)

Conditions préalables

  • Python et pip installés sur votre système.
  • Accès à Procore Delta Share.
  • Informations d’identification du compte MS SQL Server.
  • Installez les dépendances requises : pip install -r requirements.txt.

Procédure

Configuration initiale

  • Exécutez l’utilitaire de configuration :
    Python user_exp.py

Cela vous aidera à configurer les éléments suivants :

  • Configuration de la source Delta Share
  • Configuration de la cible MS SQL Server
  • Préférences de planification

Synchronisation des données

Après la configuration, vous disposez de deux options pour exécuter la synchronisation des données :

  1. Exécution directe python
    delta_share_to_azure_panda.py
    OU
  2. Exécution programmée
    S’il est configuré lors de l’installation, le travail s’exécutera automatiquement selon votre planning cron.

Delta Share Configuration

  1. Créez un nouveau fichier nommé config.share avec vos informations d’identification Delta Share au format JSON.

{
« shareCredentialsVersion » : 1,
« bearerToken » : « xxxxxxxxxxxxx »,
« endpoint » : « https://nvirginia.cloud.databricks.c... astores/xxxxxx"
} 

 

  1. Obtenir les champs obligatoires :
    Note: Ces informations peuvent être obtenues à partir de l’application Web Procore Analytics.
    • ShareCredentialsVersion : numéro de version (actuellement 1).
    • BearerToken : votre jeton d’accès Delta Share.
    • Point de terminaison : l’URL de votre point de terminaison Delta Share.
    • Enregistrez le fichier dans un emplacement sûr.
  2. Lors de la configuration de la source de données, il vous sera demandé de fournir les informations suivantes :
    • Liste des tableaux (séparés par des virgules).
    • Laissez le champ vide pour synchroniser tous les tableaux.
    • Exemple : 'table1, t able2,  table3'.
    • Chemin d’accès à votre 'config.share' lime.

MS SQL Server Configuration

Vous devrez fournir les détails MS SQL Server suivants :

  • base de données
  • hôte
  • mot de passe
  • schéma
  • nom d’utilisateur

SSIS Configuration

  1. À l’aide de la ligne de commande, accédez au dossier en entrant'cd <chemin d’accès au <path to the folder> dossier>'.
  2. Installez les paquets requis à l’aide de 'pip install -r requirements.txt' ou 'python -m pip install -r requirements.txt'.
  3. Ouvrez SSIS et créez un nouveau projet.
  4. À partir de la boîte à outils SSIS, faites glisser et déposez l’activité « Exécuter une tâche de processus ».

    analytics-data-connector-sql-ssis.png
  5. Double-cliquez sur « Exécuter la tâche de traitement » et accédez à l’onglet Processus.
  6. Dans 'Exécutable', entrez le chemin d’accès à python.exe dans le dossier d’installation python.
  7. Dans 'WorkingDirectory', entrez un chemin d’accès au dossier contenant le script que vous voulez exécuter (sans le nom du fichier de script).
  8. Dans 'Arguments', entrez le nom du script 'delta_share_to_azure_panda.py' que vous souhaitez exécuter avec le .py extension et enregistrez.

    analytics-sql-ssis2.png
     
  9. Cliquez sur le bouton « Démarrer » dans le volet supérieur :
    analytics-sql-ssis.png
  10. Pendant l’exécution de la tâche, la sortie de la console Python s’affiche dans la fenêtre de la console externe.
  11. Une fois la tâche terminée, une coche verte s’affichera :

    analytics-sql-ssis1.png