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Procore

Exportar a SQL Server mediante Python (SSIS)

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Descripción general

La herramienta Procore Analytics Nube Connect Access es una interfaz de línea de comandos (CLI) que lo ayuda a configurar y administrar las transferencias de datos de Procore a MS SQL Server. Consta de dos componentes principales:

  •  user_exp.py (Utilidad de configuración de la instalación)
  • delta_share_to_azure_panda.py (script de sincronización de datos)

Requisitos previos

  • Python y pip instalados en su sistema.
  • Acceso a Procore Delta Share.
  • Credenciales de la cuenta de MS SQL Server.
  • Instale las dependencias necesarias: pip install -r requirements.txt.

Pasos

Configuración inicial

  • Ejecute la utilidad de configuración:
    Python user_exp.py

Esto te ayudará a configurar lo siguiente:

  • Configuración de origen de recursos compartidos delta
  • Configuración de destino de MS SQL Server
  • Preferencias de programación

Sincronización de datos

Después de la configuración, tiene dos opciones para ejecutar la sincronización de datos:

  1. Python de ejecución directa
    delta_share_to_azure_panda.py
    O
  2. Ejecución programada
    Si se configura durante la configuración, el trabajo se ejecutará automáticamente de acuerdo con su cron schedule.

Configuración de recursos compartidos delta

  1. Cree un nuevo archivo denominado config.share con sus credenciales de Delta Share en formato JSON.

{
"shareCredentialsVersion": 1,
"bearerToken": "xxxxxxxxxxxxx",
"endpoint": "[1]"
} 

 

  1. Obtener campos obligatorios:
    Nota: Estos detalles se pueden obtener de la aplicación web Procore Analytics.
    • ShareCredentialsVersion: número de versión (actualmente 1).
    • BearerToken: Su token de acceso a Delta Share.
    • Punto de conexión: la URL del punto de conexión de Delta Share.
    • Guarde el archivo en un lugar seguro.
  2. Al configurar la fuente de datos, se le pedirá que proporcione:
    • Lista de tablas (separadas por comas).
    • Dejar en blanco para sincronizar todas las tablas.
    • Ejemplo: 'tabla1, t able2,  tabla3'.
    • Ruta a su 'config.share' archivo.

Configuración de MS SQL Server

Deberá proporcionar los siguientes detalles de MS SQL Server:

  • base de datos
  • anfitrión
  • contraseña
  • esquema
  • nombre de usuario

Configuración de SSIS

  1. Usando la línea de comandos, navegue a la carpeta ingresando'cd'.<path to the folder>
  2. Instale los paquetes necesarios usando 'pip install -r requirements.txt' o 'python -m pip install -r requirements.txt'.
  3. Abra SSIS y cree un nuevo proyecto.
  4. En el Cuadro de herramientas de SSIS, arrastre y suelte la actividad "Ejecutar tarea de proceso".

    analytics-data-connector-sql-ssis.png
  5. Haga doble clic en 'Ejecutar tarea de proceso' y navegue hasta la pestaña Proceso.
  6. En 'Ejecutable', ingrese la ruta a python.exe en la carpeta de instalación de Python.
  7. En 'WorkingDirectory', ingrese una ruta a la carpeta que contiene el script que desea ejecutar (sin nombre de archivo de script).
  8. En 'Argumentos', ingrese el nombre del script 'delta_share_to_azure_panda.py' que desea ejecutar con el .py extensión y guardar.

    analytics-sql-ssis2.png
     
  9. Haga clic en el botón 'Inicio' en el panel superior:
    analytics-sql-ssis.png
  10. Durante la ejecución de la tarea, la salida de la consola de Python se muestra en la ventana de la consola externa.
  11. Una vez finalizada la tarea, mostrará una marca verde:

    analytics-sql-ssis1.png