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Spotfire Server から Apache Spark Data Operational レポーティングを作成

Create and share Spotfire data visualizations を使って、リモートApache Spark data にリアルタイム接続のdata visualization を作成して共有。



CData JDBC Driver for Apache Spark をJava reporting server にドロップイン インストールすると、エンタープライズな帳票ソリューションからApache Spark data へのリアルタイムなアクセスが可能になります。この記事では、データソーステンプレートを使ってSpotfire ライブラリを拡張しリモートApache Spark data を含めます。そうすると、Apache Spark data へのあらゆる変更を反映するリアルタイムビジュアライゼーションの作成および共有ができます。

JDBC データソースとしてApache Spark に接続

CData JDBC Driver for Apache Spark をSpotfire Server にインストールするには、driver JAR をクラスパスにドロップして、ここではデータソーステンプレートを使います。

  1. ドライバーをSpotfire Server のクラスパスに追加するには、インストールフォルダの[lib]サブフォルダからSpotfire Server インストレーションの[lib]サブフォルダにdriver JAR をコピーします。例:MySpotfireServerHomeDirectory/tomcat/lib

    Note:.lic ファイルはJAR と同じフォルダに配置される必要があります。

  2. [TIBCO Spotfire Server Configuration Tool]で[Configuration]タブをクリックし、[Configuration Start]ノードのデータソーステンプレートを選択します。
  3. 以下を使って新しいデータソーステンプレートを作成します:

    <jdbc-type-settings> <type-name>sparksql</type-name> <driver>cdata.jdbc.sparksql.SparkSQLDriver</driver> <connection-url-pattern>jdbc:sparksql:</connection-url-pattern> <ping-command>SELECT * FROM Projects LIMIT 1</ping-command> <connection-properties> <connection-property> <key>Server</key> <value>{MyServer}</value> </connection-property> </connection-properties> <fetch-size>10000</fetch-size> <batch-size>100</batch-size> <max-column-name-length>32</max-column-name-length> <table-types>TABLE, VIEW</table-types> <supports-catalogs>true</supports-catalogs> <supports-schemas>true</supports-schemas> <supports-procedures>false</supports-procedures> <supports-distinct>true</supports-distinct> <supports-order-by>true</supports-order-by> <column-name-pattern>"$$name$$"</column-name-pattern> <table-name-pattern>"$$name$$"</table-name-pattern> <schema-name-pattern>"$$name$$"</schema-name-pattern> <catalog-name-pattern>"$$name$$"</catalog-name-pattern> <procedure-name-pattern>"$$name$$"</procedure-name-pattern> <column-alias-pattern>"$$name$$"</column-alias-pattern> <string-literal-quote>'</string-literal-quote> <max-in-clause-size>1000</max-in-clause-size> <condition-list-threshold>10000</condition-list-threshold> <expand-in-clause>false</expand-in-clause> <table-expression-pattern>[$$catalog$$.][$$schema$$.]$$table$$</table-expression-pattern> <procedure-expression-pattern>[$$catalog$$.][$$schema$$.]$$procedure$$</procedure-expression-pattern> <procedure-table-jdbc-type>0</procedure-table-jdbc-type> <procedure-table-type-name></procedure-table-type-name> <date-format-expression>$$value$$</date-format-expression> <date-literal-format-expression>'$$value$$'</date-literal-format-expression> <time-format-expression>$$value$$</time-format-expression> <time-literal-format-expression>'$$value$$'</time-literal-format-expression> <date-time-format-expression>$$value$$</date-time-format-expression> <date-time-literal-format-expression>'$$value$$'</date-time-literal-format-expression> <java-to-sql-type-conversions>VARCHAR($$value$$) VARCHAR(255) INTEGER BIGINT REAL DOUBLE PRECISION DATE TIME TIMESTAMP</java-to-sql-type-conversions> <temp-table-name-pattern>$$name$$#TEMP</temp-table-name-pattern> <create-temp-table-command>CREATE TABLE $$name$$#TEMP $$column_list$$</create-temp-table-command> <drop-temp-table-command>DROP TABLE $$name$$#TEMP</drop-temp-table-command> <data-source-authentication>false</data-source-authentication> <lob-threshold>-1</lob-threshold> <use-ansii-style-outer-join>false</use-ansii-style-outer-join> <credentials-timeout>86400</credentials-timeout> </jdbc-type-settings>

  4. Spotfire Server service を再起動します。

ドライバーが標準SQL をサポートしているため、Spotfire Platform の使い慣れたインターフェースにApache Spark data へのリアルタイム接続を統合します。Spotfire Professional 、およびJaspersoft Studio を含むその他のアプリケーションからApache Spark data にアクセスするには、[Information Designer]でinformation linkを作成します。

カラムやフィルターを選択するごとに、Spotfire Server はinformation link下のSQL クエリをビルドします。[Open Data]をクリックしてSpotfire にデータをロードします。

これで帳票の作成者は、Spotfire データテーブルに基づいてApache Spark ビジュアライゼーションをビルドできます。SQL クエリを書く必要はありません。帳票のビューアは、正確で最新のApache Spark data を得ることができます。

 
 
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