{"id":16825,"date":"2025-04-15T16:01:25","date_gmt":"2025-04-15T19:01:25","guid":{"rendered":"https:\/\/kb.elipse.com.br\/?p=16825"},"modified":"2025-06-16T14:11:58","modified_gmt":"2025-06-16T17:11:58","slug":"exportando-dados-do-epm-para-apache-parquet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kb.elipse.com.br\/en\/exportando-dados-do-epm-para-apache-parquet\/","title":{"rendered":"Exportando dados do EPM para o formato Apache Parquet."},"content":{"rendered":"

Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

O Apache Parquet<\/strong> \u00e9 um formato de arquivo bin\u00e1rio que permite o armazenamento de dados utilizando tipos espec\u00edficos, como: BOOLEAN, INT32, INT64, INT96, FLOAT, DOUBLE e BYTE_ARRAY.<\/p>\n

Os metadados no Parquet, incluindo esquema e estrutura, s\u00e3o incorporados individualmente em cada arquivo, tornando o Apache Parquet um formato de arquivo autodescritivo<\/strong>.<\/p>\n

O Parquet possui uma organiza\u00e7\u00e3o interna dos dados semelhante \u00e0 de uma tabela de um RDBMS (Relational Database Management System<\/em>, ou Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional), com linhas e colunas. Entretanto, ao contr\u00e1rio dessas tabelas, os dados no Parquet s\u00e3o armazenados em formato colunar (um ao lado do outro).<\/p>\n

Devido \u00e0 sua estrutura colunar, o Parquet oferece melhor compacta\u00e7\u00e3o e desempenho ao lidar com grandes volumes de dados.<\/p>\n

Por conta desses benef\u00edcios, muitas solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de dados oferecem suporte \u00e0 leitura de arquivos Parquet, especialmente solu\u00e7\u00f5es em nuvem.<\/p>\n

Poder utilizar ferramentas avan\u00e7adas de an\u00e1lise e intelig\u00eancia de dados sobre o conte\u00fado armazenado pelo EPM pode representar grandes benef\u00edcios para a empresa, considerando a vasta oferta de solu\u00e7\u00f5es poderosas dispon\u00edveis no mercado \u2014 al\u00e9m da possibilidade de integrar e relacionar informa\u00e7\u00f5es do EPM com dados de outros sistemas em l\u00f3gicas extremamente robustas.<\/p>\n

Consultando e exportando os dados<\/h2>\n

Uma maneira f\u00e1cil de configurar a consulta \u00e9 criar um DatasetAnalysis<\/code> na pasta Server<\/em> para consultar os dados do EPM. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel configurar as vari\u00e1veis e agrega\u00e7\u00f5es uma \u00fanica vez e apenas ajustar o per\u00edodo para consultar, por exemplo, sempre os dados do \u00faltimo dia.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Para executar a consulta e exportar os dados, podemos utilizar o EPM Processor, com um c\u00f3digo que ser\u00e1 executado uma vez por dia.<\/p>\n

Utilizaremos a biblioteca pandas<\/code> para formatar os dados como um DataFrame<\/code> e export\u00e1-los para o formato Parquet. Por isso, \u00e9 necess\u00e1rio instalar essa biblioteca em \u201cPython Libs\u201d no EPM Processor.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

O c\u00f3digo de exemplo receber\u00e1 tr\u00eas par\u00e2metros:<\/strong><\/p>\n

    \n
  • \n

    epmConnection<\/code>: objeto epmconnection<\/code> criado na \u00e1rea administrativa do EPM Processor;<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    dsName<\/code>: nome do Dataset de onde os dados ser\u00e3o obtidos;<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    saveTo<\/code>: caminho para salvar o arquivo Parquet gerado (pode ser um caminho do OneDrive ou Google Drive, por exemplo). Deve ser informado com barras (“\/”) em vez de contrabarras (“”) \u2014 por exemplo: C:\/MyFolder<\/code>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    \n

    O processo ser\u00e1 dividido em tr\u00eas etapas:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. \n

      Executar o Dataset;<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Converter o resultado do Dataset em um DataFrame<\/code> do Pandas;<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Exportar o DataFrame<\/code> para um arquivo Parquet.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \n

      Observe o c\u00f3digo abaixo:<\/strong><\/p>\n

      #mandatory import\r\nimport epmprocessor as epr\r\nimport pandas as pd\r\nimport datetime as dt\r\n\r\n@epr.applicationMethod('Export to Parquet')\r\ndef exportparquet(epmConnection, dsName, saveTo = 'C:\/'):   \r\n  dsConfig = epmConnection.loadDatasetServer(dsName)\r\n  datavar = dsConfig.execute()\r\n  df_list = {}\r\n \r\n  for var in datavar:\r\n    new_Quality = datavar[var]  [ : ]  ['Quality'].byteswap().newbyteorder()\r\n    new_Timestamp = datavar[var] [ : ] ['Timestamp']\r\n    new_Value = datavar[var] [ : ] ['Value'].byteswap().newbyteorder()\r\n \r\n    d = {'VarName': var, 'Value':new_Value, 'Timestamp':new_Timestamp, 'Quality':new_Quality}\r\n    df_list[var] = pd.DataFrame(d)\r\n  invChar = ['<','>','$','#','.',',',' ','\u00b4','@','\/','+',':']\r\n  pFileName = ''\r\n\r\n  for letter in 'Dataset_{}_{}'.format(dsName, dt.datetime.now().strftime(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\")):\r\n    if letter in invChar:\r\n      letter = '_'\r\n    pFileName += letter\r\n  finalData = pd.concat(df_list).reset_index(drop=True)\r\n  finalData.to_parquet('{}\/{}.parquet'.format(saveTo, pFileName))<\/pre>\n
      Ao executar este c\u00f3digo, ser\u00e1 criado um arquivo Parquet no local informado, contendo o resultado do Dataset.<\/p>\n
      Como o nosso Dataset est\u00e1 configurado para retornar os dados do \u00faltimo dia, em seguida faremos o deploy<\/strong> do c\u00f3digo criado.<\/p>\n
      Depois, ser\u00e1 necess\u00e1rio criar um evento do tipo Schedule<\/strong> no EPM Studio, configurado para ser disparado todos os dias \u00e0 meia-noite.<\/p>\n
      \"\"<\/p>\n
      Em seguida, vamos criar uma Application no EPM Processor para configurar a chamada do c\u00f3digo que acabamos de desenvolver.<\/p>\n
      \"\"<\/p>\n
      Por fim, vamos criar uma Solution e, nela, inserir a nossa Application rec\u00e9m-criada em “Productions”, para que seja executada automaticamente a partir do evento que configuramos.<\/p>\n
      \"\"<\/p>\n
      A partir dessa configura\u00e7\u00e3o, todos os dias, \u00e0 meia-noite, o c\u00f3digo que criamos ser\u00e1 executado, com at\u00e9 tr\u00eas tentativas em caso de erro.<\/p>\n
      Dessa forma, ser\u00e3o gerados arquivos di\u00e1rios que poder\u00e3o ser utilizados por outras solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de dados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
      Introdu\u00e7\u00e3o O Apache Parquet \u00e9 um formato de arquivo bin\u00e1rio que permite o armazenamento de dados utilizando tipos espec\u00edficos, como: BOOLEAN, INT32, INT64, INT96, FLOAT, DOUBLE e BYTE_ARRAY. 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