Login_Sup Import Data
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,722 @@
|
||||
import pyodbc
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import clickhouse_connect
|
||||
import numpy as np
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
import traceback
|
||||
import warnings
|
||||
import time
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# IGNORE WARNINGS
|
||||
# =========================================================
|
||||
warnings.filterwarnings(
|
||||
'ignore',
|
||||
'pandas only supports SQLAlchemy connectable'
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n================================================")
|
||||
print("ETL STARTED :", datetime.now())
|
||||
print("================================================")
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# SQL SERVER CONNECTION STRING
|
||||
# =========================================================
|
||||
SQL_CONN_STR = (
|
||||
'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
|
||||
'SERVER=10.200.25.65;'
|
||||
'DATABASE=CPMIndiaBusinessInsight;'
|
||||
'UID=bsgteam_test;'
|
||||
'PWD=B$gt3@m#00512;'
|
||||
'TrustServerCertificate=yes;'
|
||||
'Connection Timeout=60;'
|
||||
)
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# CLICKHOUSE CONFIG
|
||||
# =========================================================
|
||||
CH_CONFIG = {
|
||||
'host': '172.188.12.194',
|
||||
'port': 8123,
|
||||
'username': 'default',
|
||||
'password': 'dipanshu_k',
|
||||
'database': 'DaburIndia_BI'
|
||||
}
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# TABLE DETAILS
|
||||
# =========================================================
|
||||
TABLE_NAME = 'Login_Sup'
|
||||
PROJECTId = 41654
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# SETTINGS
|
||||
# =========================================================
|
||||
TRUNCATE_BEFORE_LOAD = True
|
||||
table_truncated = False
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# CHUNK SIZE
|
||||
# =========================================================
|
||||
chunk_size = 25000
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# CONNECT SQL SERVER
|
||||
# =========================================================
|
||||
def connect_sql():
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
conn = pyodbc.connect(
|
||||
SQL_CONN_STR,
|
||||
autocommit=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("Connected SQL Server")
|
||||
|
||||
return conn
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
|
||||
print("SQL CONNECTION FAILED")
|
||||
print(str(e))
|
||||
|
||||
raise
|
||||
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# CONNECT CLICKHOUSE
|
||||
# =========================================================
|
||||
def connect_clickhouse():
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
client = clickhouse_connect.get_client(
|
||||
**CH_CONFIG
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("Connected ClickHouse")
|
||||
|
||||
return client
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
|
||||
print("CLICKHOUSE CONNECTION FAILED")
|
||||
print(str(e))
|
||||
|
||||
raise
|
||||
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# CLEAN DATAFRAME
|
||||
# =========================================================
|
||||
def clean_dataframe(df):
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
# =============================================
|
||||
# Replace NaN
|
||||
# =============================================
|
||||
df = df.replace({np.nan: None})
|
||||
|
||||
# =============================================
|
||||
# Process Columns
|
||||
# =============================================
|
||||
for col in df.columns:
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
print(f"\nCleaning Column : {col}")
|
||||
|
||||
col_lower = col.lower()
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# DATE COLUMNS
|
||||
# =====================================
|
||||
if (
|
||||
'date' in col_lower
|
||||
and
|
||||
'time' not in col_lower
|
||||
):
|
||||
|
||||
print(f"Date Column : {col}")
|
||||
|
||||
df[col] = pd.to_datetime(
|
||||
df[col],
|
||||
errors='coerce'
|
||||
).dt.date
|
||||
|
||||
cleaned_dates = []
|
||||
|
||||
for val in df[col]:
|
||||
|
||||
if pd.isnull(val):
|
||||
|
||||
cleaned_dates.append(None)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
cleaned_dates.append(val)
|
||||
|
||||
df[col] = cleaned_dates
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# TIME COLUMNS
|
||||
# =====================================
|
||||
elif 'time' in col_lower:
|
||||
|
||||
print(f"Time Column : {col}")
|
||||
|
||||
cleaned_times = []
|
||||
|
||||
for val in df[col]:
|
||||
|
||||
if pd.isnull(val):
|
||||
|
||||
cleaned_times.append(None)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
# KEEP AS STRING
|
||||
cleaned_times.append(
|
||||
str(val).strip()
|
||||
)
|
||||
|
||||
df[col] = cleaned_times
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# DATETIME COLUMNS
|
||||
# =====================================
|
||||
elif any(
|
||||
x in col_lower
|
||||
for x in [
|
||||
'createdon',
|
||||
'modifiedon',
|
||||
'datetime',
|
||||
'timestamp'
|
||||
]
|
||||
):
|
||||
|
||||
print(f"Datetime Column : {col}")
|
||||
|
||||
df[col] = pd.to_datetime(
|
||||
df[col],
|
||||
errors='coerce'
|
||||
)
|
||||
|
||||
cleaned_datetime = []
|
||||
|
||||
for val in df[col]:
|
||||
|
||||
if pd.isnull(val):
|
||||
|
||||
cleaned_datetime.append(None)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
cleaned_datetime.append(
|
||||
val.to_pydatetime()
|
||||
)
|
||||
|
||||
df[col] = cleaned_datetime
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# INTEGER COLUMNS
|
||||
# =====================================
|
||||
elif pd.api.types.is_integer_dtype(df[col]):
|
||||
|
||||
print(f"Integer Column : {col}")
|
||||
|
||||
df[col] = pd.to_numeric(
|
||||
df[col],
|
||||
errors='coerce'
|
||||
)
|
||||
|
||||
df[col] = df[col].apply(
|
||||
lambda x:
|
||||
int(x)
|
||||
if pd.notnull(x)
|
||||
else None
|
||||
)
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# FLOAT COLUMNS
|
||||
# =====================================
|
||||
elif pd.api.types.is_float_dtype(df[col]):
|
||||
|
||||
print(f"Float Column : {col}")
|
||||
|
||||
df[col] = pd.to_numeric(
|
||||
df[col],
|
||||
errors='coerce'
|
||||
)
|
||||
|
||||
df[col] = df[col].apply(
|
||||
lambda x:
|
||||
float(x)
|
||||
if pd.notnull(x)
|
||||
else None
|
||||
)
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# OBJECT / STRING COLUMNS
|
||||
# =====================================
|
||||
else:
|
||||
|
||||
print(f"String/Object Column : {col}")
|
||||
|
||||
cleaned = []
|
||||
|
||||
for val in df[col]:
|
||||
|
||||
# NULL
|
||||
if pd.isnull(val):
|
||||
|
||||
cleaned.append(None)
|
||||
|
||||
# DATETIME
|
||||
elif isinstance(
|
||||
val,
|
||||
(
|
||||
datetime,
|
||||
pd.Timestamp
|
||||
)
|
||||
):
|
||||
|
||||
if isinstance(
|
||||
val,
|
||||
pd.Timestamp
|
||||
):
|
||||
|
||||
cleaned.append(
|
||||
val.to_pydatetime()
|
||||
)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
cleaned.append(val)
|
||||
|
||||
# INTEGER
|
||||
elif isinstance(
|
||||
val,
|
||||
(
|
||||
int,
|
||||
np.integer
|
||||
)
|
||||
):
|
||||
|
||||
cleaned.append(
|
||||
int(val)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# FLOAT
|
||||
elif isinstance(
|
||||
val,
|
||||
(
|
||||
float,
|
||||
np.floating
|
||||
)
|
||||
):
|
||||
|
||||
if np.isnan(val):
|
||||
|
||||
cleaned.append(None)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
cleaned.append(
|
||||
float(val)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# BOOLEAN
|
||||
elif isinstance(
|
||||
val,
|
||||
bool
|
||||
):
|
||||
|
||||
cleaned.append(
|
||||
int(val)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# BYTES
|
||||
elif isinstance(
|
||||
val,
|
||||
(
|
||||
bytes,
|
||||
bytearray
|
||||
)
|
||||
):
|
||||
|
||||
cleaned.append(
|
||||
val.hex()
|
||||
)
|
||||
|
||||
# STRING
|
||||
else:
|
||||
|
||||
cleaned.append(
|
||||
str(val).strip()
|
||||
)
|
||||
|
||||
df[col] = cleaned
|
||||
|
||||
except Exception as col_error:
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print(f"COLUMN FAILED : {col}")
|
||||
print(str(col_error))
|
||||
print(traceback.format_exc())
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
return df
|
||||
|
||||
except Exception as clean_error:
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print("DATA CLEAN FAILED")
|
||||
print(str(clean_error))
|
||||
print(traceback.format_exc())
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
return df
|
||||
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# MAIN PROCESS
|
||||
# =========================================================
|
||||
try:
|
||||
|
||||
# =====================================================
|
||||
# CONNECT SQL SERVER
|
||||
# =====================================================
|
||||
sql_conn = connect_sql()
|
||||
|
||||
# =====================================================
|
||||
# CONNECT CLICKHOUSE
|
||||
# =====================================================
|
||||
ch_client = connect_clickhouse()
|
||||
|
||||
# =====================================================
|
||||
# QUERY
|
||||
# =====================================================
|
||||
query = f"""
|
||||
SELECT *
|
||||
FROM dbo.[{TABLE_NAME}]
|
||||
WHERE PROJECTId = {PROJECTId}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
print("\nExecuting Query")
|
||||
print(query)
|
||||
|
||||
# =====================================================
|
||||
# RETRY SETTINGS
|
||||
# =====================================================
|
||||
retry_count = 0
|
||||
max_retry = 5
|
||||
|
||||
# =====================================================
|
||||
# MAIN RETRY LOOP
|
||||
# =====================================================
|
||||
while retry_count < max_retry:
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
# =============================================
|
||||
# READ SQL DATA
|
||||
# =============================================
|
||||
for chunk in pd.read_sql(
|
||||
query,
|
||||
sql_conn,
|
||||
chunksize=chunk_size
|
||||
):
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print(
|
||||
f"Processing Rows : "
|
||||
f"{len(chunk)}"
|
||||
)
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# CLEAN DATA
|
||||
# =====================================
|
||||
chunk = clean_dataframe(chunk)
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# DEBUG DATATYPES
|
||||
# =====================================
|
||||
print("\nCOLUMN DATATYPES")
|
||||
print(chunk.dtypes)
|
||||
|
||||
print("\nCOLUMN SAMPLE TYPES")
|
||||
|
||||
for col in chunk.columns:
|
||||
|
||||
sample = chunk[col].dropna()
|
||||
|
||||
if len(sample) > 0:
|
||||
|
||||
print(
|
||||
col,
|
||||
type(sample.iloc[0]),
|
||||
sample.iloc[0]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# DEBUG TIME COLUMN
|
||||
# =====================================
|
||||
if 'logintime' in chunk.columns:
|
||||
|
||||
print("\nLOGINTIME SAMPLE")
|
||||
|
||||
print(
|
||||
chunk['logintime']
|
||||
.head(5)
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(
|
||||
chunk['logintime']
|
||||
.apply(type)
|
||||
.value_counts()
|
||||
)
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# TRUNCATE TABLE FIRST TIME ONLY
|
||||
# =====================================
|
||||
if (
|
||||
TRUNCATE_BEFORE_LOAD
|
||||
and
|
||||
not table_truncated
|
||||
):
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print(
|
||||
f"TRUNCATING TABLE : "
|
||||
f"{TABLE_NAME}"
|
||||
)
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
truncate_query = f"""
|
||||
TRUNCATE TABLE
|
||||
`{CH_CONFIG['database']}`.`{TABLE_NAME}`
|
||||
"""
|
||||
|
||||
ch_client.command(
|
||||
truncate_query
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(
|
||||
"TABLE TRUNCATED SUCCESSFULLY"
|
||||
)
|
||||
|
||||
table_truncated = True
|
||||
|
||||
# =====================================
|
||||
# INSERT INTO CLICKHOUSE
|
||||
# =====================================
|
||||
print(
|
||||
"\nINSERTING INTO CLICKHOUSE..."
|
||||
)
|
||||
|
||||
ch_client.insert_df(
|
||||
table=TABLE_NAME,
|
||||
df=chunk,
|
||||
database=CH_CONFIG['database']
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(
|
||||
f"INSERTED : "
|
||||
f"{len(chunk)} ROWS"
|
||||
)
|
||||
|
||||
except Exception as insert_error:
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print("INSERT FAILED")
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
print(str(insert_error))
|
||||
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
|
||||
# =================================
|
||||
# SAVE BAD CHUNK
|
||||
# =================================
|
||||
try:
|
||||
|
||||
error_file = (
|
||||
f"error_chunk_"
|
||||
f"{TABLE_NAME}.csv"
|
||||
)
|
||||
|
||||
chunk.to_csv(
|
||||
error_file,
|
||||
index=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(
|
||||
f"BAD CHUNK SAVED : "
|
||||
f"{error_file}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# =================================
|
||||
# SAVE LOG
|
||||
# =================================
|
||||
with open(
|
||||
"insert_error.log",
|
||||
"a",
|
||||
encoding="utf-8"
|
||||
) as log:
|
||||
|
||||
log.write(
|
||||
"\n\n================================"
|
||||
)
|
||||
|
||||
log.write(
|
||||
f"\nTIME : "
|
||||
f"{datetime.now()}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
log.write(
|
||||
f"\nTABLE : "
|
||||
f"{TABLE_NAME}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
log.write(
|
||||
f"\nERROR : "
|
||||
f"{str(insert_error)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
log.write(
|
||||
f"\nTRACEBACK :\n"
|
||||
f"{traceback.format_exc()}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
log.write(
|
||||
"\n================================"
|
||||
)
|
||||
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# =============================================
|
||||
# SUCCESS
|
||||
# =============================================
|
||||
break
|
||||
|
||||
# =================================================
|
||||
# SQL CONNECTION FAILURE
|
||||
# =================================================
|
||||
except pyodbc.OperationalError as op_error:
|
||||
|
||||
retry_count += 1
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print(
|
||||
f"SQL CONNECTION LOST "
|
||||
f"- RETRY {retry_count}"
|
||||
)
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
print(str(op_error))
|
||||
|
||||
time.sleep(10)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
||||
sql_conn.close()
|
||||
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
sql_conn = connect_sql()
|
||||
|
||||
# =================================================
|
||||
# OTHER ERROR
|
||||
# =================================================
|
||||
except Exception as loop_error:
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print("MAIN LOOP ERROR")
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
print(str(loop_error))
|
||||
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
|
||||
break
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print("ETL COMPLETED SUCCESSFULLY")
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
# =========================================================
|
||||
# MAIN ERROR
|
||||
# =========================================================
|
||||
except Exception as main_error:
|
||||
|
||||
print("\n================================")
|
||||
print("MAIN ERROR")
|
||||
print("================================")
|
||||
|
||||
print(str(main_error))
|
||||
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
|
||||
with open(
|
||||
"main_error.log",
|
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"a",
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encoding="utf-8"
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) as log:
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log.write(
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"\n\n================================"
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)
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log.write(
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f"\nTIME : {datetime.now()}"
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)
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log.write(
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f"\nERROR : {str(main_error)}"
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||||
)
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||||
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||||
log.write(
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f"\nTRACEBACK :\n"
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f"{traceback.format_exc()}"
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||||
)
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||||
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||||
log.write(
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||||
"\n================================"
|
||||
)
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# =========================================================
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# CLOSE CONNECTIONS
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# =========================================================
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finally:
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try:
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sql_conn.close()
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print("\nSQL SERVER CONNECTION CLOSED")
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except:
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pass
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||||
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try:
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||||
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||||
ch_client.close()
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||||
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||||
print("CLICKHOUSE CONNECTION CLOSED")
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||||
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
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||||
print("\n================================================")
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||||
print("ETL FINISHED :", datetime.now())
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||||
print("================================================")
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