Oracle Stream Analyticsの操作

カタログについて

「カタログ」ページは、パイプライン、ストリーム、参照、マップ、接続、ターゲット、ダッシュボード、予測モデル、カスタムJAR、ビジュアライゼーション、キューブなどのリソースがリストされる場所です。これは、Oracle Stream Analyticsのあらゆるタスクを実行するための場所です。

スター・アイコンをクリックして、リソースをカタログでお気に入りとしてマークできます。アイコンを再度クリックして、お気に入りからします。お気に入りアイコン右のメニュー・アイコンを使用して、リソースの削除あるいはトポロジの表示が可能です。

カタログで項目に適用されたタグは、左側のナビゲーション・ペイン下の画面にもリスト表示されます。これらのタグのいずれかをクリックすると、カタログのそのタグの付いた項目のみを表示できます。画面上部にタグが表示されます。画面上の「すべてクリア」をクリックし、カタログをクリアしてすべての項目を表示します。

パイプライン、ストリーム、参照、予測モデル、ジオフェンス、接続、ターゲット、カスタムJAR、ビジュアライゼーション、ダッシュボードおよびキューブを含めたり除外したりするには、「表示」の下にある左側のパネルの「すべて表示」リンクを使用します。「すべて表示」をクリックすると、隣にチェック・マークが表示され、すべてのコンポーネントがカタログに表示されます。

いくつかの選択した項目のみをカタログに表示するには、「すべて表示」の選択を解除し、個別にコンポーネントを選択します。選択されたコンポーネントのみがカタログ内に表示されます。

Oracle Stream Analyticsを管理するための典型的なワークフロー

典型的なワークフローには、Oracle Stream Analyticsのパイプラインを作成するために必要なアーティファクトがリストされます。

パイプラインの前提条件は次のとおりです。

ストリームを作成するためには接続が必要です(ファイル・ストリームを除く)。
パイプラインを作成するためにはストリームが必要です。

接続の作成

接続を作成するには:

左側のペインの「カタログ」をクリックします。
「新規アイテムの作成」メニューから、「接続」を選択します。
「タイプ・プロパティ」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。
- 名前 — 接続の名前
- 説明 — 接続の説明
- タグ — 接続に使用するタグ
- 接続タイプ — 接続のタイプ: 「Coherence」、「データベース」、「Druid」、「JNDI」または「Kafka」
図create_connection_type.pngの説明
次の画面で「接続の詳細」を入力して「保存」をクリックします。
接続タイプが「Coherence」の場合:
- ホスト名 — Coherence拡張プロキシ・サービスTCP/IPサーバー・ソケットのホスト
- ポート — Coherence拡張プロキシ・サービスTCP/IPサーバー・ソケットのポート
接続タイプが「データベース」の場合:
- 接続情報 — データベースを識別する方法を選択します(「SID」または「サービス名」)
- サービス名/SID — サービス名またはSIDの詳細
- ホスト名 — データベースが実行されているホストの名前
- ポート — データベースが実行されているポート。通常は1521です
- ユーザー名 — データベースに接続するために使用するユーザー名
- パスワード — データベースにログインするために使用するパスワード
接続タイプがDruidの場合、Zookeeper URLを指定します。

接続タイプが「JNDI」の場合:
- JNDIプロバイダ — JNDIサービス・プロバイダを選択します
- サーバーURL — JNDI接続のためのサーバーURL (例: host1:port1, host2:port2)
- ユーザー名 — JNDI接続を認証するためのユーザー名
- パスワード — JNDI接続のためのパスワード
接続タイプが「Kafka」の場合、Zookeeper URLを指定します。

指定した詳細に基づいて接続が作成されます。

Coherenceのキャッシュ構成

Oracle Stream Analyticsでは、Coherenceに接続するために、特別なCoherenceキャッシュ構成とプロキシ・スキーマが必要です。

外部Coherenceクラスタ参照データでストリーム・データを拡張するには、拡張クライアントAPIを使用して外部Coherenceクラスタにアクセスする必要があります。クライアントとして外部クラスタにアクセスするには、cache-configをExtendTcpCacheServiceおよびExtendTcpInvocationServiceで構成する必要があります。

Coherenceクラスタの構成

Coherence for Javaがインストールされていることを確認します。

クライアントとして外部クラスタを構成するには:

cache-config.xmlという名前のXMLファイルを作成します。

このファイルに次のXMLをコピーします。

<?xml version="1.0"?>

<cache-config xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xmlns="http://xmlns.oracle.com/coherence/coherence-cache-config"
   xsi:schemaLocation="http://xmlns.oracle.com/coherence/coherence-cache-config
   coherence-cache-config.xsd">
		<caching-scheme-mapping>
			<cache-mapping>
				<cache-name>
					externalcache*
				</cache-name>
				<schema-name>
					remote
				</schema-name>
			</cahce-mapping>
		</caching-scheme-mapping>

		<caching-schemes>
			<remote-cache-scheme>
				<scheme-name>
					remote
				</scheme-name>
				<service-name>
					ExtendTcpCacheService
				</service-name>
				<initiator-config>
					<tcp-initiator>
						<remote-addresses>
							<socket-address>
								<address>localhost	</address>
								<port>9099</port>
							</socket-address>
						</remote-addresses>
					</tcp-initiator>
					<outgoing-message-handler>
						<request-timeout>5s</request-timeout>
					</outgoing-message-handler>
				</initiator-config>
			</remote-cache-scheme>

			<remote-invocation-scheme>
				<scheme-name>extend-invocation</scheme-name>
				<service-name>ExtendTcpInvocationService</service-name>
				<initiator-config>
					<tcp-initiator>
						<remote-addresses>
							<socket-address>
								<address>localhost</address>
								<port>9099</port>
							</socket-address>
						</remote-addresses>
					</tcp-initiator>
					<outgoing-message-handler>
						<request-timeout>5s</request-timeout>
					</outgoing-message-handler>
				</initiator-config>
			</remote-invocation-scheme>
		</caching-schemes>
</cache-config>

保存してファイルを閉じます。
クラスタへの接続をテストします。
```
InvocationService service = (InvocationService) CacheFactory.getConfigurableCacheFactory().ensureService("ExtendTcpInvocationService");
```
指定されたホストとポートでCoherenceクラスタが使用できない場合、ensureService()によって例外がスローされます。
Coherence接続を使用してCoherence参照を作成します。
Coherenceを参照として登録します。

次に、Coherenceを参照として登録するためのサンプル・コードを示します。

override def initialize():Unit = {
    repartition = true
    val externalEvent = EventType("externalorders",IntAttr("orderId"), VarCharAttr("orderDesc", 20))
    val sExtSrcProps = Map(EXT_URL -> "",EXT_ENTITY_NAME -> "externalcache")
    val jExtSrcProps = new java.util.HashMap[String,String](sExtSrcProps)
    val converter = ConverterFactory(ConverterType.COHERENCE,externalEvent)
    cc.registerEventType(externalEvent)
    cc.registerRelation(externalEvent).onExternal(jExtSrcProps,ExtSourceType.COHERENCE,converter)
 }

def main(args: Array[String]) {
    cql = "istream(select R.orderId as orderId, R.orderStatus as orderStatus, Ext.orderDesc as orderDesc from orders[now] as R, externalorders as Ext where R.orderId = Ext.orderId)"
    name = "CoherenceCorrelation"
    processOrders(args)
    }
}
// EXT_URL is not used for coherence as reference , currently used for webservice & database, so this will be set to EMPTY
//EXT_ENTITY_NAME is the cache name of the external coherence cluster

前述の例で、Coherenceキャッシュは、orderId <Integer>というキーと、orderIdおよびorderDescの値のマップという値を持っている必要があります。次のようなサンプル・キャッシュが移入されます。

NamedCache cache = CacheFactory.getCache("externalcache"); 
Map<String,Object> order1 = new HashMap<String, Object>();
order1.put("orderId", new Integer(1)); 
order1.put("orderDesc", "HP Deskjet v2"); 
Map<String,Object> order2 = new HashMap<String, Object>(); 
order2.put("orderId", new Integer(2)); 
order2.put("orderDesc", "Oracle Database 12"); 
MapString,Object> order3 = new HashMap<String, Object>();
order3.put("orderId", new Integer(3)); 
order3.put("orderDesc", "Apple iPhone6s"); 
Map<String,Object> order4 = new HashMap<String, Object>();
order4.put("orderId", new Integer(4)); 
order4.put("orderDesc", "Logitech Mouse"); 
cache.put(1,order1); 
cache.put(2,order2); 
cache.put(3,order3); 
cache.put(4,order4);

ストリームの作成

ストリームは、指定されたコンテンツ(形状)を持つイベントのソースです。

ストリームを作成する手順:

「カタログ」に移動します。
「新規アイテムの作成」メニューの「ストリーム」を選択します。
「タイプ・プロパティ」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。
- 名前 — ストリームの名前
- 説明 — ストリームの説明
- タグ — ストリームに使用するタグ
- ストリーム・タイプ — 適切なストリーム・タイプを選択します。サポートされるタイプは、「ファイル」、「GoldenGate」、「JMS」および「Kafka」です。
図create_stream_type.pngの説明
「ソースの詳細」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。

ストリーム・タイプが「ファイル」の場合:
- ファイル・パスまたはURL — アップロードするファイルの場所
- コンテンツ全体の読取り — ファイルのコンテンツ全体を読み取る場合、このオプションを選択します
- バッチ当たりのイベント数 — バッチごとに処理するイベントの数
- ループ — ループでファイルを処理する場合、このオプションを選択します
- データ・フォーマット — データのフォーマット。サポートされるタイプは、「CSV」および「JSON」です。
ストリーム・タイプが「GoldenGate」の場合:
- 接続 — ストリームの接続
- トピック名 — 分析するイベントを受信するトピック名
- データ・フォーマット — データのフォーマット。サポートされるタイプは、「CSV」、「JSON」および「AVRO」です。AVROは、データ・シリアライズ・システムです。
ストリーム・タイプが「JMS」の場合:
- 接続 — ストリームの接続
- JNDI名 — トピック、分散トピック、キューおよび分散キューからメッセージを読み取るJNDI
- クライアントID — 永続サブスクライバに使用するクライアント
- メッセージ・セレクタ — メッセージをフィルタするためのメッセージ・セレクタ。メッセージ・アプリケーションで受信したメッセージをフィルタする必要がある場合、JMS APIメッセージ・セレクタを使用すると、メッセージ・コンシューマによって、関心のあるメッセージを指定できます。メッセージ・セレクタは、メッセージのフィルタ作業を、アプリケーションではなくJMSプロバイダに割り当てます。
  
  メッセージ・セレクタは、式を含むStringです。式の構文は、SQL92の条件式構文のサブセットに基づきます。次の例のメッセージ・セレクタは、値が'Sports'または'Opinion'に設定されたNewsTypeプロパティを含むすべてのメッセージを選択します。
```
NewsType = ���Sports��� OR NewsType = ���Opinion���
```
  createConsumerおよびcreateDurableSubscriberメソッドによって、メッセージ・コンシューマの作成時に引数としてメッセージ・セレクタを指定できます。
- サブスクリプションID — 永続セレクタのサブスクリプションID
- データ・フォーマット — データのフォーマット。サポートされるタイプは、「CSV」、「JSON」、「AVRO」および「MapMessage」です。MapMessageは、JNDIベースのストリームでのみサポートされます。
  
  MapMessageオブジェクトは、名前/値ペアのセットを送信する際に使用されます。名前はStringオブジェクトで、値はJavaプログラミング言語のプリミティブ・データ型です。名前には必ず値が必要であり、値をnullや空の文字列にすることはできません。このエントリには、名前を指定して順次的またはランダムにアクセスできます。エントリの順序は定義されません。
ストリーム・タイプが「Kafka」の場合:
- 接続 — ストリームの接続
- トピック名 — 分析するイベントを受信するトピック名
- データ・フォーマット — ストリーム内のデータのフォーマット。サポートされるタイプは、「CSV」、「JSON」および「AVRO」です。
図create_stream_source.pngの説明
「形状」ページで形状を定義するいずれかのメカニズムを選択します。
- 形状の推測 — 入力データ・ストリームから自動的に形状を検出します。
  
  Kafka、JSONスキーマ・ファイルまたはCSVメッセージ/データ・ファイルから形状を推測できます。自動検出された形状を保存して、後で使用することもできます。
- 既存の形状の選択 — ドロップダウン・リストから既存の形状を1つ選択します。
- 手動形状 — 既存のフィールドが移入され、形状から列を追加または削除できます。フィールドのデータ型を更新することもできます。
図create_stream_shape.pngの説明

指定した詳細に基づいてストリームが作成されます。

事前定義済フォーマット用のCSVデータ

データ・フォーマットがCSVの場合、それらのCSVの初期ソースに応じて異なるCSVデータのバリエーションに基づいて、事前定義済フォーマットを選択します。次の表では、これらの各事前定義済フォーマットのCSVデータについて説明します。

CSVの事前定義済フォーマット	説明
`DEFAULT`	標準のカンマ区切りフォーマットで、`RFC4180`に似ていますが、空の行が許可されます
`EXCEL`	Excelファイル・フォーマット(値のデリミタとしてカンマを使用)。
`INFORMIX_UNLOAD_CSV`	`UNLOAD TO file_name`操作によって使用されるデフォルトの`Informix CSV UNLOAD`フォーマット(エスケープは無効です。)これは、行セパレータとしてLF文字を使用するカンマ区切りフォーマットです。値は引用符で囲まずに、特殊文字は'\'でエスケープします。デフォルトのNULL文字列は、"\\N"です。
`MYSQL`	`SELECT INTO OUTFILE`および`LOAD DATA INFILE`操作によって使用されるデフォルトの`MySQL`フォーマット。これは、行セパレータとしてLF文字を使用するタブ区切りフォーマットです。値は引用符で囲まずに、特殊文字は'\'でエスケープします。デフォルトのNULL文字列は、"\\N"です。
`POSTGRESQL_CSV`	`COPY`操作によって使用されるデフォルトの`PostgreSQL CSV`フォーマット。これは、行セパレータとしてLF文字を使用するカンマ区切りフォーマットです。デフォルトのNULL文字列は、""です。
`POSTGRESQL_TEXT`	`COPY`操作によって使用されるデフォルトの`PostgreSQL`テキスト・フォーマット。これは、行セパレータとしてLF文字を使用するタブ区切りフォーマットです。デフォルトのNULL文字列は、"\\N"です。
`RFC4180`	`RFC4180`によって定義されたカンマ区切りフォーマット
`TDF`	タブ区切りフォーマット

JMSソースの機能

次の表に、JMSソースの機能をリストします。

機能	説明	コメント
JMSクラスタへの接続機能	JMSコンシューマは、JMSクラスタに接続してJMSサーバーのフェイルオーバーを処理できる必要があります
メッセージ・フォーマットのサポート	MapおよびTextMessage (JSON、CSVおよびAVRO)	xmlおよびオブジェクトはサポートされません
メッセージ・セレクタ	メッセージのフィルタ処理に使用されるJMSメッセージ・セレクタ。セレクタと一致するメッセージだけがイベントを生成します。
再接続	JMSサーバーまたはJMSクラスタに再接続します
キュー/分散キューからのメッセージの読取り
トピックからのメッセージの読取り	JMSトピックからメッセージを読み取ります。デフォルトでは、サブスクライバは非永続です
永続サブスクライバのサポート	永続サブスクライバは、JMSプロバイダによって保持される一意のIDを指定することで、永続サブスクリプションを登録します。コンシューマがJMSトピックに再接続すると、最後に読み取った場所からメッセージを読み取ります。
T3サポート	Weblogic JMSプロトコル

JMSサーバーのクリーンアップ

JMSストリームを作成し、(クライアントIDとサブスクリプションIDの値を指定して)永続サブスクリプション・オプションを選択すると、Oracle Stream Analyticsによって、そのストリームを使用するパイプラインの実行時に永続サブスクリプションが作成されます(まだ存在しない場合)。パイプラインから脱したり、パイプラインをアンパブリッシュ(または実行中のパイプラインを中断)しても、永続サブスクリプションはJMSサーバーに残ります。このパイプラインを今後パブリッシュする予定がなければ、JMSサーバーから永続サブスクリプションを削除して、リソースをクリーンアップすることをお薦めします。

参照の作成

参照は、ストリームを拡張するための参照データの読取り専用ソースを定義します。顧客名を含むストリームでは、顧客データを含む参照を使用して、顧客名を使用した検索を行うことでストリームに顧客の住所を追加できます。

データベース参照は、データベース内の指定した表に対する参照です。データベース参照に対応したキャッシュでは、データベースから値が取得されると、それらは参照用のCoherenceキャッシュに維持され、次のリクエストではその場所から提供されます。データベース参照では、データベース接続が必要です。

Coherence参照は、外部システムからのデータを保持できるCoherenceクラスタで定義された任意の外部キャッシュです。

参照を作成するには:

「カタログ」に移動します。
「新規アイテムの作成」メニューの「参照」を選択します。
「タイプ・プロパティ」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。
- 名前 — 参照の名前
- 説明 — 参照の説明
- タグ — 参照に使用するタグ
- 参照タイプ — 参照の参照タイプ。サポートされる参照タイプは、「Coherence」および「データベース」です。
  
  図create_reference_type.pngの説明
「ソースの詳細」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。

参照タイプが「Coherence」の場合、次の設定に適切な値を入力または選択します。
- 接続 — Coherence参照の接続
  
  図create_reference_source.pngの説明
- キャッシュ名 — パフォーマンスを向上するためにキャッシングを有効化するキャッシュの名前(ただし、Sparkアプリケーションのメモリー使用量は増大します)。キャッシングは、単一の等価結合条件でのみサポートされます。キャッシュが更新されると、アプリケーションは、更新されたデータを迅速に受信します。
Coherence参照は、キー/値ペアでデータを保持します。キーはオブジェクト・タイプで、値はMap<String,Object>です。Map<String,Object>は、属性の名前と値のマップで、属性リストは外部イベント・タイプと一致する必要があります。このリリースでは、キーと値の外部スキーマのみがサポートされます。

参照タイプが「データベース表」の場合、次の設定に適切な値を入力または選択します。
- 接続 — データベース参照の接続
- キャッシング有効化 — キャッシングを有効化する場合、このオプションを選択します
- 失効遅延 — キャッシュで保持されているエントリが最後に更新されてから期限切れとマークされるまでの時間。期限切れのエントリを読み取るには、構成済のキャッシュ・ストアからエントリをリロードすることになります。このフィールドは、キャッシングが有効な場合にのみ有効化されます。
「形状」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「保存」をクリックします。

参照タイプが「Coherence」の場合:
- 既存の形状の選択 — 参照に使用する形状を選択します
  
  注意:
  列名としてどのCQL予約語も使用していないことを確認してください。予約キーワードを使用すると、パイプラインをデプロイできません。
- 手動形状 — 独自の形状を定義する場合、このオプションを選択します
注意:
Coherenceデータをロードする場合、必ず数値型の精度とスケールを含めてください。結合が動作するのは、これらの値が指定されている場合のみです。次に例を示します。
```
NamedCache cache  = CacheFactory.getCache("externalcachetimestamp");

        java.math.BigDecimal big10 = new java.math.BigDecimal("10",new
MathContext(58)).setScale(56, RoundingMode.HALF_UP);

        Map<String,Object> order1 = new HashMap<String, Object>();
order1.put("strValue", "Test");
order1.put("intervalValue", "+000000002 03:04:11.330000000");
        order1.put("orderTag", big10);

        cache.put(big10,order1);
```
参照タイプが「データベース表」の場合:
- 形状名 — 参照に使用する形状を選択します

表データのデータ型がサポートされない場合、表の列に自動生成のデータ型は含まれません。次のデータ型のみサポートされます。

numeric
interval day to second
text
timestamp (タイムゾーンなし)
date time (タイムゾーンなし)

注意:
date列は、timestampにマップできません。これは、現在のリリースの制限です。

指定した詳細に基づいて参照が作成されます。

参照としてのCoherenceの制限

参照としてのCoherenceには、いくつかの制限があります。

接続をテストできません
キャッシュ名を手動で指定する必要があります
Coherence参照との相関の確立中は、等号演算子のみ使用できます
手動形状を使用する必要があります

ダッシュボードの作成

ダッシュボードは、ビジュアライゼーションなどの様々なメトリックに基づいてパイプラインに関連するデータを参照および分析する際に役立つ視覚化ツールです。ダッシュボードには、キューブから作成されたビジュアライゼーションを含めることもできます。

ダッシュボードは、分析機能です。Oracle Stream Analyticsでダッシュボードを作成し、迅速にメトリックを参照できます。

ダッシュボードを作成するには:

「カタログ」に移動します。
「新規アイテムの作成」メニューの「ダッシュボード」を選択します。

「ダッシュボードの作成」画面が表示されます。

図create_dashboard.pngの説明
次のフィールドに適切な詳細を指定します。
- 名前 — ダッシュボードの名前を入力します。これは必須フィールドです。
- 説明 — ダッシュボードの適切な説明を入力します。これはオプションのフィールドです。
- タグ — カタログでダッシュボードを容易に識別するための論理タグを入力または選択します。これはオプションのフィールドです。
「次」をクリックします。
ダッシュボードのカスタム・スタイルシートを入力します。これはオプションの手順です。
「保存」をクリックします。
カタログにダッシュボードが表示されます。

ダッシュボードを作成しても、最初は空のダッシュボードです。ダッシュボードにビジュアライゼーションを追加する必要があります。

ダッシュボードの編集

ダッシュボードを編集するには:

カタログで必要なダッシュボードをクリックします。

ダッシュボード・エディタにダッシュボードが開かれます。

図edit_dashboard.pngの説明
新規ビジュアライゼーションの追加アイコンをクリックし、既存のビジュアライゼーションのリストを表示します。パイプラインおよびキューブ探索からのビジュアライゼーションがここに表示されます。リストを検索し、1つ以上のビジュアライゼーションを選択してダッシュボードに追加します。
リフレッシュ間隔の指定アイコンをクリックし、ダッシュボードのリフレッシュ頻度を選択します。これは、キューブ・ベースのビジュアライゼーションにのみ適用され、パイプラインから作成されたストリーミング・チャートには適用されません。

これは単にクライアント側の設定で、スーパーセット・バージョン0.17.0では維持されません。
ダッシュボードへのCSSの適用アイコンをクリックし、CSSを選択します。ライブ・エディタでCSSを編集することもできます。

アクティブ・ダッシュボード・フィルタ・アイコンをクリックして、ダッシュボードに適用されたアクティブ・フィルタを表示することもできます。「クリップボードにリンクをコピー」アイコンを使用してダッシュボードにリンクを保存したり、「リンクを電子メール送信」アイコンを使用して別のユーザーにリンクを電子メールで送信することができます。
「保存」アイコンをクリックし、ダッシュボードに追加した変更を保存します。
追加したビジュアライゼーションの上にカーソルを移動し、チャートの探索アイコンをクリックしてビジュアライゼーションのチャート・エディタを開きます。

図explore_chart.pngの説明

ビジュアライゼーションのメタデータを表示できます。チャートをキャンバス内で移動したり、リフレッシュしたり、ダッシュボードから削除することもできます。

キューブ探索は、次のように表示されます。

図cube_exploration.pngの説明

時間の粒度、グループ化、表のタイムスタンプ・フォーマット、行制限、フィルタ、結果フィルタなどの様々なオプションによって、ダッシュボードに粒度と詳細を追加します。
「別名保存」をクリックし、ダッシュボードに次の変更を追加します。
- ビジュアライゼーションを上書きします
- 別の名前で現在のビジュアライゼーションを上書きします
- 既存のダッシュボードにビジュアライゼーションを追加します
- 新しいダッシュボードにビジュアライゼーションを追加します

キューブの作成

キューブは、複数のディメンションでビジネス上の問題に関連するデータを迅速に分析する際に役立つデータ構造です。

キューブを作成するには、次の手順を実行します。

「カタログ」に移動します。
「新規アイテムの作成」メニューから、「キューブ」を選択します。
「キューブの作成 — タイプ・プロパティ」画面で、次のフィールドに適切な詳細を指定します。
- 名前 — キューブの名前を入力します。これは必須フィールドです。
  パイプライン名、Druid接続、Kafkaターゲットなど、キューブの基礎となるソースに対して使用する名前では、英数字、ハイフンおよびアンダースコア文字を含む名前を使用してください。
- 説明 — キューブの適切な説明を入力します。これはオプションのフィールドです。
- タグ — キューブの論理タグを入力または選択します。これはオプションのフィールドです。
- ソース・タイプ — ドロップダウン・リストからソース・タイプを選択します。現在のところ、サポートされるタイプは、パブリッシュ済パイプラインのみです。これは必須フィールドです。
図create_cube_type.pngの説明
「次」をクリックし、収集の詳細画面で次のフィールドに適切な詳細を指定します。
- 接続 — キューブの接続。これは必須フィールドです。
- パイプライン — キューブのベースとして使用するパイプラインを選択します。これは必須フィールドです。
- Kafkaターゲット — キューブのKafkaターゲット。これは必須フィールドです。
- タイムスタンプ — タイムスタンプとして使用するパイプラインの列を選択します。これは必須フィールドです。
- タイムスタンプ・フォーマット — Joda Timeフォーマットを使用したタイムスタンプに適切なフォーマットを選択または設定します。これは必須フィールドです。autoはデフォルト値です。
- メトリック — メジャーを作成するためのメトリックを選択します
- ディメンション — グループ化のためのディメンションを選択します
- 高カーディナリティ・ディメンション — 一意のIDなどの高カーディナリティ・ディメンション。ハイパーログ近似が使用されます。
図cube_ingestion.pngの説明
「次」をクリックし、メトリック機能画面で「メトリック」に必要な値を選択します。

図cube_metric_details.pngの説明
「次」をクリックし、必要に応じて「詳細設定」画面で変更を追加します。
- セグメント粒度 — セグメントを作成する際の粒度を選択します
- 問合せ粒度 — 結果を問い合せることができる最小の粒度と、セグメント内のデータの粒度を選択します
- タスク数 — レプリカ・セットのタスクを読み取る最大数を選択します。つまり、タスク読取りの最大数はtaskCount*replicasとなり、タスクの合計数(読取り+パブリッシュ)はこれより大きくなります。タスク読取りの数は、taskCount > {numKafkaPartitions}の場合のtaskCountより小さくなります。
- タスク期間 — タスクが読取りを停止してそのセグメントのパブリッシュを開始するまでの時間の長さを選択します。セグメントは、深層ストレージに配置され、索引付けタスクの完了時に履歴ノードによってロードできます。
- メモリー内の最大行 — 0以上の数値を入力します。この数値は、永続化の前に集計する行の数を示します。この数値は、集計後の行であるため、入力イベントと同じではありませんが、それらのイベントの結果として集計された行の数です。これは、必要なJVMヒープ・サイズを管理するために使用されます。索引付け用の最大ヒープ・メモリー使用量は、maxRowsInMemory*(2 + maxPendingPersists)に応じて変化します。
- セグメント当たりの最大行 — 0以上の数値を入力します。これは、セグメントに集計する行の数で、この数値は集計後の行です。
- 即時永続化期間 — 中間永続化が発生する割合を決定する期間を選択します。これにより、データ・キューブは、索引付けタスクが終了するより前の早い段階で問合せ準備を完了できます。
- レポート解析例外 — 解析中に発生した例外をスローし、収集を中止するには、このオプションを選択します。
- 拡張IO構成 — CSVフォーマットで名前/値ペアを指定します。使用可能な構成は、replicas、startDelay、period、useEarliestOffset、completionTimeoutおよびlateMessageRejectionPeriodです。
- 拡張チューニング構成 — CSVフォーマットで名前/値ペアを指定します。使用可能な構成は、maxPendingPersists、handoffConditionTimeout、resetOffsetAutomatically、workerThreads、chatThreads、httpTimeoutおよびshutdownTimeoutです。
図cube_advanced_settings.pngの説明
「保存」をクリックし、追加した変更を保存します。

作成したキューブがカタログに表示されます。

キューブの探索

druidベースのキューブを作成した場合、その中のデータを探索できます。

キューブを探索するには:

「カタログ」で、探索するキューブをクリックします。
キューブ探索キャンバスが表示されます。

様々なパラメータを設定して問合せを構成します。

ビジュアライゼーション・タイプ — データの表示に使用するビジュアライゼーションのタイプ。サポートされるビジュアライゼーションは次のとおりです。

分散 - 棒グラフ

セパレータ

サンバースト

円グラフ

ワールド・クラウド

サンキー

時系列 - 折れ線グラフ

ツリーマップ

指示強制レイアウト

時系列 - 二軸折れ線

カレンダ・ヒートマップ

ワールド・マップ

時系列 - 棒グラフ

ボックス・プロット

フィルタ・ボックス

時系列 - パーセント変化

バブル・チャート

iFrame

時系列 - 積上げ

バレット・チャート

ストリーミング・チャート

表ビュー

トレンドライン付きの大きい数

パラレル座標

マークアップ

大きい数

ヒートマップ

ピボット・テーブル

ヒストグラム

水平線

時間 — 時間の粒度、起点(時間の開始点)、時間範囲などの時間関連のフォーム属性
グループ化 — 問合せデータを集計するためのパラメータ
非グループ化 — アトミック行を問い合せるためのパラメータ
オプション
フィルタ — フィルタに使用できる列
結果フィルタ — 結果フィルタに使用できる列

cube_exploration.pngの説明が続きます
図cube_exploration.pngの説明

「問合せ」をクリックし、定義されたパラメータを使用して問合せを実行します。
「別名保存」をクリックし、キューブ探索を保存します。それをビジュアライゼーションとして保存し、既存のダッシュボードに追加するか、ダッシュボードに追加しないか、新しいダッシュボードに追加するかを選択できます。

ターゲットの作成

ターゲットは、パイプラインからの出力データの宛先を定義します。

ターゲットを作成するには:

「カタログ」に移動します。
「新規アイテムの作成」メニューの「ターゲット」を選択します。
「タイプ・プロパティ」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「保存」および「次」をクリックします。
- 名前 — ターゲットの名前
- 説明 — ターゲットの説明
- タグ — ターゲットに使用するタグ
- ターゲット・タイプ — ターゲットのトランスポート・タイプ。サポートされるタイプは、「JMS」、「Kafka」および「REST」です。ターゲットは、出力イベントのシンクです。ターゲットの各タイプは、異なるシンク・システムであるため、異なるタイプには異なる構成パラメータが必要です。
  
  図create_target_type.pngの説明
「ターゲットの詳細」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。

ターゲット・タイプが「JMS」の場合:
- 接続 — ターゲットの接続
- JNDI名 — ターゲットで使用するJNDIで定義されたトピック名またはキュー名
  
  図create_target_details.pngの説明
- データ・フォーマット — 適切なデータ・フォーマットを選択します。これは必須フィールドです。サポートされるデータ・フォーマット・タイプは、「CSV」および「JSON」です。
ターゲット・タイプが「Kafka」の場合:
- 接続 — ターゲットの接続
- トピック名 — ターゲットで使用するKafkaトピック
- データ・フォーマット — 適切なデータ・フォーマットを選択します。これは必須フィールドです。サポートされるデータ・フォーマット・タイプは、「CSV」および「JSON」です。
ターゲット・タイプが「REST」の場合:
- URL — RESTサービスURLを入力します。これは必須フィールドです。
- カスタムHTTPヘッダー — HTTPのカスタム・ヘッダーを設定します。これはオプションのフィールドです。
- バッチ処理 — 1つずつではなく、バッチでイベントを送信するには、このオプションを選択します。高スループットのパイプラインでは、このオプションを有効にしてください。これはオプションのフィールドです。
- データ・フォーマット — 適切なデータ・フォーマットを選択します。これは必須フィールドです。
「接続のテスト」をクリックし、接続が正常に確立されたかどうかを確認します。

RESTターゲットのテストは、ヒューリスティック・プロセスです。それは、プロキシ設定を使用します。テスト・プロセスでは、GETリクエストを使用して特定のURLにpingを送信し、サーバーからOK (ステータス・コード200)が返された場合、成功が返されます。返却コンテンツのタイプは、application/jsonです。
「データ・フォーマット」ページで次のフィールドに詳細を指定し、「次」をクリックします。

データ・フォーマット・タイプが「CSV」の場合:
- CSVの事前定義済フォーマット — 事前定義済のCSVフォーマットを選択します。サポートされるフォーマットは、Excel、InfomixUnload、InfomixUnloadCsv、MySQL、PostgreSQLCsv、PostgreSQLTextです。
- ヘッダー行の作成 — ターゲットのヘッダー行を作成する場合、このオプションを選択します。
データ・フォーマット・タイプが「JSON」の場合:
- ネストされたJSONオブジェクトの作成 — ネストされたJSONオブジェクトをターゲット用に作成する場合、このオプションを選択します
  
  図create_target_dataformat.pngの説明
「形状」ページで形状を定義するいずれかのメカニズムを選択し、「保存」をクリックします。
- 既存の形状の選択では、ドロップダウン・リストから既存の形状を1つ選択します。
- 手動形状では、既存のフィールドが移入され、形状から列を追加または削除できます。フィールドのデータ型を更新することもできます。
  
  図create_target_shape.pngの説明

指定した詳細に基づいてターゲットが作成されます。

パイプライン・エディタからのターゲットの作成

別の方法として、パイプライン・エディタからターゲットを作成することもできます。ターゲット・ステージで「作成」をクリックすると、「ターゲットの作成」ダイアログ・ボックスに移動します。必要なすべての詳細を指定して、ターゲット作成プロセスを完了します。パイプライン・エディタからターゲットを作成する場合、形状には、最終ステージからの形状が事前に移入されます。

ジオフェンスの作成

ジオフェンスは、さらに手動ジオフェンスとデータベース・ベース・ジオフェンスという2つのカテゴリに分類されます。

手動ジオフェンスの作成

手動ジオフェンスを作成するには:

「カタログ」ページに移動します。
「新規アイテムの作成」をクリックし、ドロップダウン・リストからジオフェンスを選択します。

ジオフェンスの作成ダイアログが開きます。
ジオフェンスの適切な名前を入力します。
「タイプ」として手動作成ジオフェンスを選択します。
「保存」をクリックします。

ジオフェンス・エディタが開きます。このエディタで、各自の要件に応じてジオフェンスを作成できます。
ジオフェンス・エディタ内で、画面の左上にあるツールバーのズーム・アイコンを使用して、必要な領域にズーム・インまたはズーム・アウトして移動します。

マーキー・ズーム・ツールを使用して、マップの特定の領域をズームすることもできます。マーキー・ズームを使用して領域をマークすると、マップ内のその領域がズームされます。
「多角形ツール」をクリックし、地域を囲む領域をマークしてジオフェンスを作成します。

図create_geo_fence.pngの説明
名前と説明を入力し、「保存」をクリックして変更を保存します。

手動ジオフェンスの更新

手動ジオフェンスを更新するには:

「カタログ」ページに移動します。
更新するジオフェンスの名前をクリックします。

ジオフェンス・エディタが開きます。ここでジオフェンスを編集または更新できます。

手動ジオフェンス内の検索

国や地域または住所に基づいてジオフェンスを検索できます。検索フィールドで、国の使用可能なリスト内を検索できます。ジオフェンスの左側中央にある検索結果タイルをクリックして結果を選択すると、その特定の領域に自動的にズーム・インできます。

手動ジオフェンスの削除

手動ジオフェンスを削除するには:

「カタログ」ページに移動します。
「アクション」をクリックし、「アイテムの削除」を選択して、選択したジオフェンスを削除します。

データベース・ベース・ジオフェンスの作成

データベース・ベース・ジオフェンスを作成するには:

「カタログ」ページに移動します。
「新規アイテムの作成」をクリックし、ドロップダウン・リストからジオフェンスを選択します。

ジオフェンスの作成ダイアログが開きます。
ジオフェンスの適切な名前を入力します。
「タイプ」としてデータベースからジオフェンスを選択します。
「次」をクリックし、「接続」を選択します。
「次」をクリックします。

フィールド・タイプがSDO_GEOMETRYのすべての表が、ドロップダウン・リストに表示されます。
形状を定義するのに必要な表を選択します。
「保存」をクリックします。

注意:

データベース・ベース・ジオフェンスは編集または更新できません。

データベース・ベース・ジオフェンスの削除

データベース・ベース・ジオフェンスを削除するには:

「カタログ」ページに移動します。
「アクション」をクリックし、「アイテムの削除」を選択して、選択したジオフェンスを削除します。

タイル層を使用したマップの表示

タイル層は、直接的な地理コンテキストを提供するベース・マップです。タイルは、マップ・タイル・サーバーに格納されます。<ph ishcondition="Product_Family=Cloud" varref="streaming">Stream Analytics</ph><ph ishcondition="Product_Family=OnPremise" varref="osa">Oracle Stream Analytics</ph>によって、タイル層の2つのタイプがサポートされます。Open Street Mapsタイル層は、無料のマップです。また、Elocationタイル層は、Oracleタイル層です。これらのタイル層には、次の項目に関連する大量のデータが含まれます。

道路、鉄道、水路など
レストラン、商店、駅、ATMなど
徒歩およびサイクリングの経路
建物、キャンパスなど

Elocationタイル層またはOpen Street Mapsタイル層のどちらでマップを表示するかを選択できます。プリファレンスを設定するには:

画面の右上隅のユーザー名をクリックします。
「プリファレンス」をクリックします。「プリファレンス」ページが開きます。
「マップ」をクリックします。
タイル層で、ドロップダウン・リストからOpen Street Mapsタイル層オプションを選択します。

図tilelayer_1.pngの説明
「保存」をクリックします。マップは次のようになります。

図tilelayer_2.pngの説明
Elocationタイル層でマップを表示するには、手順1から3を実行します。
タイル層ドロップダウン・リストから、Elocationタイル層を選択します。
「保存」をクリックします。マップは次のようになります。

図tilelayer_4.pngの説明

予測モデルの作成

予測モデルを作成するには:

「新規アイテムの作成」メニューで、予測モデル(ベータ)を選択します。
予測モデルの作成ページが開きます。
「タイプ・プロパティ」で、次の操作を実行して「次」をクリックします。
1. 「名前」フィールドに、PMMLモデルのわかりやすい名前を入力します。
2. 予測モデル・タイプ・ドロップダウン・リストで、PMMLモデルを選択します。
  
  注意:
  このリリースでは、バージョン4.1以下のPMMLモデルのみがサポートされます。
予測モデルの詳細で、次の操作を実行して「保存」をクリックします。
1. 予測モデルのURLで、PMMLファイルをアップロードします。
2. 「モデル・バージョン」フィールドに、このアーティファクトのバージョンを入力します。たとえば、1.0とします。
3. (オプション)「バージョンの説明」に、PMMLファイルのわかりやすい説明を入力します。
4. 「アルゴリズム」フィールドで、デフォルトを受け入れます。アルゴリズムは、アップロードしたPMMLファイルから導出されます。
5. (オプション)「ツール」ドロップダウン・リストで、PMMLファイルの作成時に使用したツールを選択します。
  
  図pmml_filledup.pngの説明

これで、予測モデルが作成されます。これは、「表示」で「予測モデル」オプションを選択した場合、「カタログ」に表示されます。

predictive_model.pngの説明が続きます
図predictive_model.pngの説明

予測モデルのサポート制限

予測モデルおよびスコアリング・ステージを作成するためのメニュー・コマンドには、予測モデル(ベータ)のように「ベータ」のマークが付けられています。「ベータ」ラベルは、機能はテスト済であるものの、完全にはサポートされないことを示します。予測モデルのインポートおよびスコアリングには、ドキュメント化されていない制限が含まれる可能性があり、ユーザーはそれらを現状のまま使用する必要があります。

カスタムJARの作成

カスタムJARは、パイプライン内で使用できるカスタム・ステージ・タイプまたはカスタム関数のためのJavaクラスを格納したユーザー指定のJarアーカイブです。

カスタムJARを作成するには:

「新規アイテムの作成」メニューで、カスタムJARを選択します。
カスタム・ステージおよび関数用のjarのインポート・ウィザードが表示されます。
「タイプ・プロパティ」ページで、適切な値を入力または選択し、「次」をクリックします。
1. 「名前」フィールドに、アプリケーションにインポートするカスタムJARのわかりやすい名前を入力します。
2. 「説明」フィールドに、適切な説明を入力します。
3. 「タグ」フィールドで、1つ以上の既存のタグを選択するか、独自のタグを入力します。
4. カスタムJARタイプ・ドロップダウン・リストで、カスタムJARを選択します。
図create_custom_jar.pngの説明
カスタムJARの詳細ページで、「ファイルのアップロード」をクリックし、アプリケーションにインポートするjarファイルを選択して、「保存」をクリックします。
アップロード用に選択したjarファイルが有効なjarファイルであり、必要なすべての依存関係を含んでいることを確認してください。

パイプラインの作成

パイプラインは、ビジネス・ロジックを実装するSparkアプリケーションです。これには、問合せステージ、パターン・ステージ、ビジネス・ルール・ステージ、問合せグループ・ステージ、カスタム・ステージなどの複数のステージを含めることができます。

パイプラインを作成するには:

「カタログ」に移動します。
「新規アイテムの作成」メニューの「パイプライン」を選択します。
次のフィールドに詳細を指定し、「保存」をクリックします。
- 名前 — パイプラインの名前
- 説明 — パイプラインの説明
- タグ — パイプラインに使用するタグ
- ストリーム — パイプラインに使用するストリーム
  
  図create_application.pngの説明

指定した詳細に基づいてパイプラインが作成されます。

パイプラインの構成

様々なステージ(問合せ、パターン、ルール、問合せグループ、スコアリング、カスタムJARからのカスタム・ステージなど)を使用するためにパイプラインを構成できます。

パイプライン・エディタ

パイプラインを編集または更新したり、パイプラインに様々なステージを追加する場所となるキャンバスは、パイプライン・エディタと呼ばれます。

Oracle Stream Analyticsのパイプラインは、非常に単純なものから高度に複雑なものまで、多岐にわたります。複雑なパイプラインには、パイプラインの任意のステージから分岐した様々なステージがあります。つまり、任意のタイプのステージを、パイプラインの既存のどのステージにも追加できます。

子が含まれていないステージは、パイプラインを破損せずに削除できます。パイプラインの拡張または縮小、パイプライン・レイアウトの垂直方向または水平方向への切替え、パイプラインのズーム・インまたはズーム・アウトが可能です。サイズ変更矢印を使用して、パイプライン・ペイン、エディタ・ペインおよびライブ出力表ペインを調整できます。

図expand_collapse_pipeline.pngの説明

パイプライン・エディタでは、パイプラインの様々なステージ間の関係と依存関係を参照できます。

ライブ出力表の操作

パイプラインのストリーミング・データは、ライブ出力表に表示されます。

列の非表示/再表示

ライブ出力表で、列を右クリックして「非表示」をクリックすると、出力でその列が非表示になります。非表示の列を再表示するには、「列」をクリックしてから目のアイコンをクリックすると、出力で列が表示されます。

列の選択/選択解除

出力表の一番上にある「列」リンクをクリックすると、使用可能なすべての列が表示されます。矢印アイコンを使用して、個々の列またはすべての列を選択または選択解除します。出力表には、選択した列のみが表示されます。

表の一時停止/再開

「一時停止/再開」をクリックすると、出力表のストリーミング・データを一時停止または再開できます。

列ヘッダーに対する操作の実行

任意の列ヘッダーを右クリックして、次の操作を実行します。

非表示 — 出力表の列を非表示にします。「列」リンクをクリックして、非表示の列を再表示します。
出力から削除 — 出力表から列を削除します。「列」リンクをクリックして、出力表に含める列を選択します。
名前変更 — 列名を指定した名前に変更します。
関数 — 組込み関数を通じて様々な操作を実行できる式ビルダーに列を取り込みます。

タイムスタンプの追加

出力表の時計アイコンをクリックして、ライブ出力表にタイムスタンプを含めます。

列の並替え

出力表の列ヘッダーをクリックして右または左にドラッグし、列を並べ替えます。

問合せステージの追加

コーディングをせずにデータ・ストリームに対する単純または複雑な問合せを含め、調整された結果を出力に取得できます。

パイプライン・エディタでパイプラインを開きます。
問合せステージを追加する直前のステージを右クリックし、「ステージの追加」をクリックして「問合せ」を選択します。
問合せステージの「名前」と「説明」を入力します。
「保存」をクリックします。

ソースおよび参照の追加と関連付け

パイプラインのソースおよび参照を関連付けることができます。

関連付けられたソースまたは参照を追加するには:

パイプライン・エディタでパイプラインを開きます。
必要な問合せステージを選択します。
「ソース」タブをクリックします。
「ソースの追加」をクリックします。
使用可能なリストからソース(ストリームまたは参照)を選択します。
時計アイコンの横にあるソースの「ウィンドウ領域」をクリックし、「範囲」および「評価の頻度」の適切な値を選択します。
相関条件で、各自の要件に応じて「すべてに一致」または「いずれかに一致」を選択します。その後、「条件の追加」をクリックします。
関連付けるソースのフィールドと適切な演算子を選択します。
1つの相関行で使用する各フィールドが、互換性のあるタイプであることを確認してください。右側のドロップダウン・リストに表示されるフィールドは、左側のドロップダウン・リストで選択するフィールドに応じて変化します。
関連付けるソースまたは参照の数だけこれらの手順を繰り返します。

フィルタの追加

パイプラインにフィルタを追加して、より正確なストリーミング・データを取得できます。

フィルタを追加する手順は、次のとおりです。

パイプライン・エディタでパイプラインを開きます。
必要な問合せステージを選択します。
「フィルタ」タブに移動します。
「フィルタの追加」をクリックします。
必要な列と適切な演算子および値を選択します。

フィルタ内でフィールドを計算することもできます。
「条件の追加」をクリックし、フィルタに条件を追加して適用します。
「グループの追加」をクリックし、フィルタにグループを追加します。
追加するフィルタ、条件またはグループの数だけこれらの手順を繰り返します。

サマリーの追加

サマリーを追加するには:

パイプライン・エディタでパイプラインを開きます。
必要な問合せステージを選択し、サマリー・タブをクリックします。
「サマリーの追加」をクリックします。
適切な関数と必要な列を選択します。
必要なサマリーの数だけ前述の手順を繰り返します。

グループ化基準の追加

グループ化基準を追加するには:

パイプライン・エディタでパイプラインを開きます。
必要な問合せステージを選択し、サマリー・タブをクリックします。
「グループ化基準の追加」をクリックします。
「フィールドの追加」をクリックし、グループ化の基準とする列を選択します。
選択した列に基づいてグループ化基準が作成されます。

グループ化基準を作成すると、デフォルトでライブ出力表にグループ化基準列が表示されます。すべての列を保持をオンにすると、出力表にすべての列が表示されます。

複数のグループ化基準を追加することもできます。

式ビルダーの使用

式ビルダーの組込み関数を使用して、パイプラインのデータ・ストリーミングに対して計算を実行できます。

Oracle Stream Analyticsでは、様々な関数がサポートされます。サポートされる関数のリストは、「式ビルダー関数の理解」を参照してください。

注意:

現在のところ、式は、問合せステージ内でのみ使用できます。

定数値列の追加

定数値は、単純な文字列または数値です。定数値に対して計算は実行されません。式ビルダーに定数値を直接入力して、ライブ出力表に追加します。

expr_constant_value.pngの説明が続きます
図expr_constant_value.pngの説明

関数の使用

使用可能な関数のリストからCQL関数を選択し、入力パラメータを選択できます。式は、=で始める必要があります。「適用」をクリックしてストリーミング・データに関数を適用します。

list_of_functions.pngの説明が続きます
図list_of_functions.pngの説明

パイプラインにカスタムJARを追加またはインポートする場合、使用可能な関数のリストでカスタム関数を参照できます。

ビジュアライゼーションの追加

ビジュアライゼーションは、パイプラインのストリーミング・データのグラフィカル表現です。ターゲット・ステージを除くパイプラインのすべてのステージにビジュアライゼーションを追加できます。

要件に合致した適切なビジュアライゼーションを選択してください。

ビジュアライゼーションの作成 - 面のビジュアライゼーション

面のビジュアライゼーションは、データを塗りつぶされた面として表します。面のビジュアライゼーションでは、1つの軸上に最低2グループのデータが必要です。X軸は日時フィールドなどの単一の連続するディメンションで、データの線は通常は交差しません。Y軸は、メトリック(測定された値)を表します。X軸は、日時以外のカテゴリになることもあります。このビジュアライゼーションは、経時的な累積値の変化を表すことに特に向いています。

面のビジュアライゼーションを追加するには:

パイプライン・エディタでパイプラインを開きます。
必要なステージを選択し、「ビジュアライゼーション」タブをクリックします。
「ビジュアライゼーションの追加」をクリックし、「面グラフ」をクリックします。
次のフィールドの値を入力または選択します。
- 名前: ビジュアライゼーションの適切な名前。これは必須フィールドです。
- 説明: 適切な説明。これはオプションのフィールドです。
- タグ: 識別を容易にするための適切なタグ。これはオプションのフィールドです。
- Y軸のフィールド選択: Y軸として使用する列。これは必須フィールドです。
- 軸ラベル: Y軸のラベル。これはオプションのフィールドです。
- X軸のフィールド選択: X軸として使用する列。これは必須フィールドです。
- 軸ラベル: X軸のラベル。これはオプションのフィールドです。
- 向き: パイプライン・エディタでビジュアライゼーションを水平方向に表示する場合、このチェック・ボックスを選択します。これはオプションで、向きを変える場合は各自の使用例や要件に基づいて決定できます。
- データ系列の選択: データ系列として使用する列。これはオプションのフィールドです。
「作成」をクリックします。