使用 Streamlit 开发 ClickZetta Lakehouse 应用

Streamlit 简介

Streamlit 是一款功能强大的 Python 框架，专为数据科学家和工程师打造，用于快速创建交互式 Web 应用。通过 Streamlit，您可以轻松地将数据分析、机器学习模型和数据可视化整合到一个应用中，而无需深入了解前端技术。Streamlit 的主要特点包括：

简洁明了的 API，便于上手，无需前端知识。
支持 Markdown 和 HTML 文本渲染，实现丰富的文本效果。
提供丰富的交互组件，如表格、图表等，支持响应式布局。
活跃的社区支持和持续更新。

开发流程概述

Streamlit 应用的开发过程非常简单。本文档将通过一个示例，展示如何结合 Streamlit 和 clickzetta-sqlalchemy 库，实现一个简单的查询 ClickZetta Lakehouse 并展示结果的应用。

环境准备

首先，确保您的 Python 环境中已安装 streamlit 和 clickzetta-sqlalchemy。使用以下命令进行安装：


pip install streamlit clickzetta-sqlalchemy

接下来，在 Streamlit 的 secrets.toml 配置文件（项目目录或 $HOME/.streamlit/secrets.toml）中，添加 SQLAlchemy 风格的连接字符串：


# .streamlit/secrets.toml

[connections.connection_name]
url = "clickzetta://username:password@instance.api.clickzetta.com/quickstart_ws?schema=public&virtualcluster=default"

编写应用代码

创建一个名为 demo.py 的文件，并编写以下代码：


# demo.py
import streamlit as st

# 根据 secrets.toml 中的配置创建 SQL 连接。
conn = st.experimental_connection('connection_name', type='sql')

# 输入 SQL 查询语句。
sql = st.text_area('在这里输入您的 SQL 查询语句')

# 执行查询并展示结果。
if st.button('运行查询') and sql:
    result = conn.query(sql)
    st.dataframe(result)

运行应用

使用以下命令运行应用：


streamlit run demo.py

Streamlit 会自动打开本地浏览器，访问 http://localhost:8501。您也可以手动在浏览器中输入该地址。

示例 SQL 查询

以下是一个示例 SQL 查询，用于从 ClickZetta Lakehouse 中获取最近 24 小时内的购买事件数据：


SELECT
  brand,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_user_count,
  SUM(price) AS sum_price
FROM
  clickzetta_sample_data.ecommerce_events_history.ecommerce_events_multicategorystore_live
WHERE
  event_time >= (NOW() - INTERVAL '24' HOUR)
  AND event_type = 'purchase'
GROUP BY
  brand
ORDER BY
  sum_price DESC
LIMIT 10;

Streamlit 应用运行效果截图

进阶示例

添加图表展示

为了更好地展示数据，您可以使用 Streamlit 的 st.plotly_chart 函数，将查询结果以图表形式展示。首先，安装 pandas 和 plotly 库：


pip install pandas plotly

然后，在 demo.py 中添加以下代码：


import pandas as pd
import plotly.express as px

# ...

if st.button('生成图表') and sql:
    result = conn.query(sql)
    df = pd.DataFrame(result)

    fig = px.bar(df, x='brand', y='sum_price', title='各品牌销售额')
    st.plotly_chart(fig)

参考资源

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