Spotfire Server から Azure Data Lake Storage データ Operational レポーティングを作成

こんにちは！ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

CData JDBC Driver for ADLS 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Azure Data Lake Storage へのリアルタイムなデータ連携が可能になります。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Azure Data Lake Storage を連携可能にします。そうすると、Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage に接続

CData JDBC Driver for ADLS 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>adls</type-name>
     <driver>cdata.jdbc.adls.ADLSDriver</driver>
     <connection-url-pattern>jdbc:adls:</connection-url-pattern>
     <ping-command>SELECT * FROM Projects LIMIT 1</ping-command>
     <connection-properties>
       <connection-property>
         <key>Schema</key>
         <value>ADLSGen2</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>Account</key>
         <value>myAccount</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>FileSystem</key>
         <value>myFileSystem</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>AccessKey</key>
         <value>myAccessKey</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>InitiateOAuth</key>
         <value>GETANDREFRESH</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Azure Data Lake Storage へのリアルタイム連携を統合します。Spotfire Professional 、およびJaspersoft Studio を含むその他のアプリケーションからAzure Data Lake Storage にデータ連携するには、［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Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage を連携取得することができます。