L'accesso ai dati è fondamentale per JMP. Nelle ultime versioni, abbiamo sviluppato un'infrastruttura che consente di accedere ai dati in modo efficiente, indipendentemente da dove si trovino. Una volta caricati i dati necessari in JMP, è possibile iniziare a rispondere alle domande. Ogni versione di JMP introduce nuovi miglioramenti in termini di efficienza, prestazioni e flussi di lavoro. JMP 19 prosegue questa tendenza.
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Generale
Accesso al menu
L'accesso al menu per i connettori dati è stato modificato in JMP 19; ora è possibile accedervi, così come agli storici e al Legacy ODBC, dal menu Connetti a. I connettori dati si trovano in File > Connetti a > Connettori dati.
Console SQL
La console SQL consente di inviare comandi SQL multi-istruzione ai database supportati, nonché di salvare ed eseguire file .sql. È anche possibile utilizzare la console per aprire più tabelle contemporaneamente.
Connettore REST Snowflake
Questo nuovo connettore dati Snowflake utilizza un'interfaccia basata su REST per interagire con Snowflake, concentrandosi sulle prestazioni. Il connettore è integrato con il framework del connettore dati di JMP, che consente la configurazione e l'integrazione con Query Builder. Offre notevoli miglioramenti delle prestazioni rispetto al connettore Snowflake basato su ODBC esistente. Questo nuovo connettore è disponibile come com.jmp.snowflake_rest nel selettore del connettore dati.
Dopo aver configurato un nuovo connettore dati Snowflake in base alle impostazioni di amministratore Snowflake del tuo sito, puoi connetterti utilizzando nome utente e password o OAuth2. Per configurare la connessione, contatta l'amministratore Snowflake e/o l'amministratore OAuth2. Snowflake consiglia di utilizzare il metodo di autenticazione OAuth2 per una maggiore sicurezza.
Per gli script JMP Live, l'utilizzo di un token di accesso programmatico può aiutare a eseguire attività senza richiedere all'utente di effettuare l'accesso. Il token può essere inserito nel campo password della configurazione di Snowflake.
Integrazione SAS
JMP 19 reintroduce l'integrazione SAS, rimossa in JMP 18. La nuova integrazione SAS utilizza il modulo Python SASPy per connettersi e interagire con SAS. Questa nuova integrazione SAS consente di connettersi a SAS Viya e SAS 9.4, in remoto o tramite server locali, per importare, campionare ed eseguire query SQL sui dati SAS. Inoltre, gli utenti possono interagire con SAS inviando codice SAS, leggendo i log SAS, generando report ODS HTML5 e importando dati SAS in JMP tramite l'interfaccia utente grafica (GUI) o JSL.
L'integrazione SAS viene installata su richiesta al primo utilizzo. Connettetevi a SAS tramite il selettore del connettore dati e scegliendo la configurazione di base per il tipo di connessione desiderato. Sia le connessioni SAS remote che quelle locali richiedono l'installazione di Java sul sistema tramite SASpy. Analogamente a JMP 18, JMP 19 non richiede l'installazione di Java.
Importazione ed esportazione di tabelle
L'integrazione SAS fornisce tre nuovi connettori dati per accedere alle tabelle dati da SAS: remoto, locale e SAS Viya. Sono accessibili tramite l'interfaccia del connettore dati. SAS Query Builder supporta l'accesso ai set di dati SAS, consentendo la creazione di query complesse in un'interfaccia utente intuitiva. Per esportare una tabella dati, aprila, vai su File>Esporta... e seleziona l'opzione di esportazione SAS. Si aprirà la finestra di dialogo Esportazione SAS, dove potrai scegliere la posizione di esportazione e altre opzioni.
Compatibilità Viya e CAS
Utilizzando una connessione Viya, è possibile connettersi automaticamente a CAS e accedere sia alle tabelle CAS che a quelle SAS tradizionali. Questo connettore non richiede Java. Un utente può interagire con CAS in due modi: tramite l'integrazione CAS introdotta in JMP 16 o tramite l'editor di programmi SAS, che offre tutte le funzionalità di programmazione SAS Viya.
Editor di programmi
È incluso un editor di programmi SAS, che consente di inviare codice SAS e di visualizzare i report generati in SAS nelle finestre JMP. I risultati e il codice possono essere facoltativamente archiviati all'interno di un progetto JMP.
Risultati SAS
L'integrazione SAS consente di visualizzare i risultati SAS. Per impostazione predefinita, quando viene inviato codice SAS, i risultati vengono organizzati in un progetto JMP. I risultati, organizzati per data di esecuzione, possono includere qualsiasi dato SAS generato e importato da JMP, qualsiasi report SAS generato e il codice SAS che ha generato l'output.
Connettori basati su Python
Connettori definiti dall'utente
Una novità di JMP 19 è che le sorgenti dati possono essere configurate e connesse a diverse sorgenti dati tramite un'interfaccia Python estensibile. La nuova API Python crea connettori dati personalizzati basati su Python e in grado di connettersi a una varietà di sorgenti dati, anche a quelle che non dispongono di un connettore integrato in JMP. Per ulteriori informazioni e le specifiche complete di questa nuova interfaccia, consultare il componente aggiuntivo Python Data Connector Demo , disponibile su JMP Marketplace, per uno scaffold di codice che consente di iniziare a creare le proprie connessioni.
Componenti aggiuntivi
JMP Marketplace offre ora nuovi componenti aggiuntivi per connettori dati che collegano ancora più fonti e risorse dati. I componenti aggiuntivi sono sviluppati e gestiti dallo staff JMP e dai membri della community JMP, così puoi personalizzare ulteriormente la tua esperienza. I componenti aggiuntivi specifici per connettori dati richiedono JMP 19 e versioni successive.
Connettore dati AWS S3
Il componente aggiuntivo Connettore dati AWS S3 è un nuovo modo per connettersi ad AWS S3 da JMP. Con questo componente aggiuntivo, puoi connetterti ad AWS per importare i tuoi dati. Il componente aggiuntivo è ora disponibile su JMP Marketplace per JMP 19 e versioni successive.
Connettori dati Microsoft OneDrive e SharePoint
Il componente aggiuntivo OneDrive e SharePoint Data Connectors utilizza l'integrazione Python e l'interfaccia Python Data Connector per connettersi a SharePoint e importare i dati.
Connettore dati TDMS
Il connettore dati TDMS consente di esplorare tutti i file di dati TDMS (LabVIEW 4 (tm)) in una directory e di aprire tutti i gruppi all'interno di un file come tabella dati JMP. In alternativa, è possibile aprire singoli canali all'interno di un gruppo TDMS selezionando un file specifico da esaminare. L'interfaccia del connettore dati offre anche un modo per lavorare sui dati all'interno di JMP Query Builder.
Connettore dati Salesforce
Connettore dati Salesforce consente agli utenti di esplorare e interrogare gli oggetti nel proprio ambiente Salesforce. Sono disponibili opzioni per analizzare un oggetto Salesforce, visualizzarne gli attributi e importare tutti i dati ad esso relativi.
Connettore dati PostgreSQL
In alternativa a ODBC in JMP, gli utenti possono connettersi a un'istanza di PostgreSQL utilizzando un connettore dati . Questo consente agli utenti di esplorare schemi e tabelle nel proprio database e di aprire tabelle di dati per l'analisi. Si noti che questo componente aggiuntivo è adatto per set di dati di piccole dimensioni, poiché l'elaborazione viene eseguita lato client.
Connettore dati MySQL
In alternativa a ODBC in JMP, gli utenti possono connettersi a un'istanza MySQL utilizzando un connettore dati . Questo consente agli utenti di esplorare schemi e tabelle nel proprio database e di aprire tabelle di dati per l'analisi. Si noti che questo componente aggiuntivo è adatto per set di dati di piccole dimensioni, poiché l'elaborazione viene eseguita lato client.
Importatore AspenTech IP.21
L'importatore AspenTech IP.21 consente l'accesso diretto e nativo ai dati dello storico di Aspen InfoPlus.21 (IP.21) all'interno di JMP. Basato sull'importatore AVEVA PI, offre sia una finestra di dialogo di importazione interattiva che il supporto JSL completo, consentendo di autenticarsi con il server, esplorare le fonti dati disponibili, selezionare e filtrare i tag e definire intervalli di tempo e metodi di recupero. Opzioni flessibili come il recupero interpolato o aggregato e l'importazione asincrona semplificano l'importazione dei dati di processo in JMP per l'analisi di serie temporali, la visualizzazione o l'integrazione con altre fonti, semplificando i flussi di lavoro per i settori che si affidano a IP.21.
Coautori: Bryan Boone ( @bryan_boone ), Neal Siekierski ( @nealsiek ), Chris Heser ( @chrishesser ) e Michael Hecht ( @hecht_jmp ).
