El acceso a los datos es fundamental para JMP. En las últimas versiones, hemos estado desarrollando la infraestructura para que pueda acceder a los datos de forma eficiente, independientemente de su ubicación. Una vez que haya incorporado los datos necesarios a JMP, podrá empezar a resolver sus dudas. Cada versión de JMP incorpora nuevas mejoras de eficiencia, rendimiento y flujo de trabajo. JMP 19 continúa esta tendencia.
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General
Acceso al menú
El acceso al menú de los conectores de datos ha cambiado en JMP 19; ahora se puede acceder a ellos, al igual que a los Historiadores y a ODBC heredado, desde el menú Conectar a. Los conectores de datos se encuentran en Archivo > Conectar a > Conectores de datos.
Consola SQL
La consola SQL permite enviar comandos SQL con múltiples sentencias a bases de datos compatibles, así como guardar y ejecutar archivos .sql. También puede usar la consola para abrir varias tablas a la vez.
Conector REST Snowflake
Este nuevo conector de datos de Snowflake utiliza una interfaz basada en REST para interactuar con Snowflake, priorizando el rendimiento. Está integrado con el marco de conectores de datos de JMP, lo que permite su configuración e integración con el Generador de consultas. Ofrece mejoras de rendimiento notables con respecto al conector de Snowflake existente basado en ODBC. Este nuevo conector se encuentra como com.jmp.snowflake_rest en el selector de conectores de datos.
Tras configurar un nuevo conector de datos de Snowflake según la configuración del administrador de Snowflake de su sitio, podrá conectarse con nombre de usuario y contraseña o mediante OAuth2. Para configurar la conexión, póngase en contacto con su administrador de Snowflake o con su administrador de OAuth2. Snowflake recomienda usar el método de autenticación OAuth2 para mayor seguridad.
Para los scripts de JMP Live, el uso de un token de acceso programático puede ayudar a ejecutar tareas sin necesidad de que un usuario inicie sesión. El token se puede ingresar en el campo de contraseña de la configuración de Snowflake.
Integración de SAS
JMP 19 reintroduce la integración con SAS eliminada en JMP 18. Esta nueva integración utiliza el módulo de Python SASPy para conectarse e interactuar con SAS. Esta nueva integración permite conectarse a SAS Viya y SAS 9.4, ya sea de forma remota o mediante servidores locales, para importar, muestrear y ejecutar consultas SQL en datos de SAS. Además, los usuarios pueden interactuar con SAS enviando código SAS, leyendo registros de SAS, generando informes HTML5 de ODS e importando datos de SAS a JMP mediante la interfaz gráfica de usuario o JSL.
La integración con SAS se instala bajo demanda al usarla por primera vez. Conéctese a SAS con el selector de conectores de datos y elija la configuración base para el tipo de conexión deseado. Tanto las conexiones remotas como las locales de SAS requieren la instalación de Java en el sistema según SASpy. Al igual que JMP 18, JMP 19 no instala Java.
Importación y exportación de tablas
La integración con SAS ofrece tres nuevos conectores de datos para acceder a las tablas de datos de SAS: remoto, local y SAS Viya. Se puede acceder a ellos mediante la interfaz del conector de datos. SAS Query Builder admite el acceso a conjuntos de datos de SAS, lo que permite crear consultas complejas en una interfaz intuitiva. Para exportar una tabla de datos, ábrala, vaya a Archivo > Exportar... y seleccione la opción Exportar a SAS. Esto abre el cuadro de diálogo Exportar a SAS, donde puede elegir la ubicación de exportación y otras opciones.
Compatibilidad entre Viya y CAS
Al usar una conexión Viya, puede conectarse automáticamente a CAS y acceder tanto a tablas CAS como a tablas SAS tradicionales. Este conector no requiere Java. Un usuario puede interactuar con CAS de dos maneras: con la integración de CAS introducida en JMP 16 o mediante el editor de programas SAS, que incluye todas las funciones de programación de SAS Viya.
Editor de programas
Se incluye un editor de programas SAS que permite enviar código SAS y mostrar los informes generados en SAS en ventanas JMP. Los resultados y el código se pueden almacenar opcionalmente en un proyecto JMP.
Resultados de SAS
La integración con SAS permite visualizar los resultados. De forma predeterminada, al enviar código SAS, los resultados se organizan en un proyecto JMP. Los resultados, organizados por fecha de ejecución, pueden incluir cualquier dato SAS generado e importado por JMP, cualquier informe SAS generado y el código SAS que generó la salida.
Conectores basados en Python
Conectores definidos por el usuario
Como novedad en JMP 19, las fuentes de datos se pueden configurar y conectar a diversas fuentes de datos mediante una interfaz extensible de Python. La nueva API de Python crea conectores de datos personalizados basados en Python que pueden conectarse a diversas fuentes de datos, incluso a aquellas que no tienen un conector integrado en JMP. Para obtener más información y las especificaciones completas de esta nueva interfaz, consulte el complemento de demostración de conector de datos de Python , disponible en JMP Marketplace, para obtener un andamiaje de código que le permita empezar a crear sus propias conexiones.
Complementos
JMP Marketplace ahora ofrece nuevos complementos de conector de datos que conectan aún más fuentes y recursos de datos. Estos complementos son desarrollados y mantenidos por el personal de JMP y miembros de la Comunidad JMP, para que pueda personalizar aún más su experiencia. Los complementos de conector de datos específicos requieren JMP 19 o superior.
Conector de datos de AWS S3
El complemento Conector de Datos de AWS S3 es una nueva forma de conectarse a AWS S3 desde JMP. Con este complemento, puede conectarse con AWS para importar sus datos. El complemento ya está disponible en JMP Marketplace para JMP 19 y versiones posteriores.
Conectores de datos de Microsoft OneDrive y SharePoint
El complemento Conectores de datos de OneDrive y SharePoint utiliza la integración de Python y la interfaz del conector de datos de Python para conectarse a SharePoint e importar sus datos.
Conector de datos TDMS
El Conector de Datos TDMS permite explorar todos los archivos de datos TDMS (LabVIEW 4™) en un directorio y abrir todos los grupos dentro de un archivo como una tabla de datos JMP. Como alternativa, puede abrir canales individuales dentro de un grupo TDMS seleccionando un archivo específico para examinar. La interfaz del conector de datos también permite trabajar con los datos dentro del Generador de Consultas JMP.
Conector de datos de Salesforce
El Conector de Datos de Salesforce permite a los usuarios explorar y consultar objetos en su entorno de Salesforce. Existen opciones para introspectar un objeto de Salesforce, ver sus atributos e importar todos los datos relacionados con él.
Conector de datos de PostgreSQL
Como alternativa a ODBC en JMP, los usuarios pueden conectarse a una instancia de PostgreSQL mediante un conector de datos . Este permite explorar esquemas y tablas en su base de datos y abrir tablas de datos para su análisis. Tenga en cuenta que este complemento es adecuado para conjuntos de datos más pequeños, ya que el procesamiento se realiza en el lado del cliente.
Conector de datos MySQL
Como alternativa a ODBC en JMP, los usuarios pueden conectarse a una instancia de MySQL mediante un conector de datos . Este permite explorar esquemas y tablas en su base de datos y abrir tablas de datos para su análisis. Tenga en cuenta que este complemento es adecuado para conjuntos de datos más pequeños, ya que el procesamiento se realiza en el lado del cliente.
Importador de AspenTech IP.21
El importador AspenTech IP.21 permite el acceso directo y nativo a los datos del historiador Aspen InfoPlus.21 (IP.21) dentro de JMP. Basado en el Importador AVEVA PI, ofrece un cuadro de diálogo de importación interactivo y compatibilidad total con JSL, lo que permite autenticarse con el servidor, explorar las fuentes de datos disponibles, seleccionar y filtrar etiquetas, y definir rangos de tiempo y métodos de recuperación. Opciones flexibles como la recuperación interpolada o agregada y la importación asíncrona facilitan la incorporación de datos de proceso a JMP para el análisis de series temporales, la visualización o la integración con otras fuentes, optimizando los flujos de trabajo de las industrias que utilizan IP.21.
Coautores: Bryan Boone ( @bryan_boone ), Neal Siekierski ( @nealsiek ), Chris Hesser ( @chrishesser ) y Michael Hecht ( @hecht_jmp ).
