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Procore

Exportar a SQL Server mediante Python (SSIS)

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Resumen

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

  • experiencia_usuario.py  (Utilidad de configuración)
  • delta_share_to_azure_panda.py (Script de sincronización de datos)

Requisitos

  • Python y pip instalados en su sistema.
  • Acceso a Procore Delta Share.
  • credenciales de la cuenta de MS SQL Server.
  • Instale las dependencias requeridas: pip install -rrequisites.txt.

Pasos

Configuración inicial

  • Ejecute la utilidad de configuración:
    python experiencia_usuario.py

Esto le ayudará a configurar lo siguiente:

  • Configuración del origen del recurso compartido delta
  • Configuración de destino de MS SQL Server
  • Preferencias de planificación

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 planificada
    Si se configura durante la configuración, el trabajo se ejecutará automáticamente de acuerdo con su planificación cron.

Configuración del recurso compartido delta

  1. Cree un nuevo archivo llamado config.share con sus credenciales de recurso compartido delta en formato JSON.

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

 

  1. Obtener los campos obligatorios:
    Nota: Estos detalles se pueden obtener en la aplicación web Procore Analytics.
    • ShareCredentialsVersion: número de versión (actualmente 1).
    • BearerToken: su token de acceso a recursos compartidos de Delta.
    • Punto final: la URL de punto final de su recurso compartido delta.
    • Guarde el archivo en una ubicación segura.
  2. Al configurar la fuente de datos, se le pedirá que proporcione:
    • Lista de tablas (separadas por comas).
    • Deje en blanco para sincronizar todas las tablas.
    • Ejemplo: `tabla1,tabla2,  tabla3`.
    • Ruta a su archivo `config.share` archivo.

Configuración del servidor MS SQL

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 comando, vaya a la carpeta introduciendo"cd".<path to the folder>
  2. Instale los paquetes necesarios utilizando "pip install -rrequisites.txt"o"python -m pip install -rrequisites.txt".
  3. Abra SSIS y cree un nuevo proyecto.
  4. Desde el Cuadro de herramientas de SSIS, arrastrar y soltar la actividad "Ejecutar tarea de proceso".

    analytics-data-connector-sql-ssis.png
  5. Haga doble clic en "Ejecutar tarea de proceso" y vaya a la pestaña Proceso.
  6. En "Ejecutable", introduzca la ruta de python.exe en la carpeta de instalación de python.
  7. En "WorkingDirectory", introduzca una ruta a la carpeta que contiene el script que desea ejecutar (sin el nombre del archivo de script).
  8. En "Argumentos", introduzca el nombre del script "delta_share_to_azure_panda.py". 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, el resultado de la consola de Python se muestra en la ventana de la consola externa.
  11. Una vez que la tarea haya finalizado, mostrará una marca de verificación verde:

    analytics-sql-ssis1.png