连接到 Spotfire Analyst

本文介绍了如何在 Azure Databricks 群集或 Azure Databricks SQL 仓库上使用 Spotfire Analyst。

• Azure Databricks 工作区中的群集或 SQL 仓库。

  • 计算配置参考。
  • 创建 SQL 仓库。

• 群集或 SQL 仓库的连接详细信息，特别是“服务器主机名”、“端口”和“HTTP 路径”值。

  • 获取 Azure Databricks 计算资源的连接详细信息。

• 一个 Azure Databricks 个人访问令牌。 要创建个人访问令牌，请遵循适用于工作区用户的 Azure Databricks 个人访问令牌中的步骤。

  备注

  作为安全最佳做法，在使用自动化工具、系统、脚本和应用进行身份验证时，Databricks 建议使用属于服务主体（而不是工作区用户）的个人访问令牌。 若要为服务主体创建令牌，请参阅管理服务主体的令牌。

1. 在 Spotfire Analyst 中的导航栏上，单击加号（“文件和数据”）图标，然后单击“连接到”。
2. 选择“Databricks”并单击“新建连接” 。
3. 在“Apache Spark SQL”对话框中的“常规”选项卡上，对于“服务器”，请输入在步骤 1 中获取的“服务器主机名”和“端口”字段值并以冒号分隔 。
4. 对于“身份验证方法”，请选择“用户名和密码” 。
5. 对于“用户名”，请输入单词 token。
6. 对于“密码”，请输入在步骤 1 中获取的个人访问令牌。
7. 在“高级”选项卡上，对于“Thrift 传输模式”，请选择“HTTP” 。
8. 对于“HTTP 路径”，请输入在步骤 1 中获取的“HTTP 路径”字段值 。
9. 在“常规”选项卡上，单击“连接” 。
10. 成功连接后，在“数据库”列表中选择要使用的数据库，然后单击“确定” 。

在“连接中的视图”对话框中选择数据。

1. 浏览 Azure Databricks 中可用的表。
2. 将所需的表添加为视图，这些视图将是在 Spotfire 中分析的数据表。
3. 对于每个视图，可以决定要包含哪些列。 如果要创建非常具体且灵活的数据选择，则可以访问此对话框中的一系列强大工具，例如：
   • 自定义查询。 使用自定义查询，可以通过键入自定义 SQL 查询来选择要分析的数据。
   • 提示。 将数据选择留给分析文件的用户。 基于选择的列配置提示。 然后，打开分析的最终用户可以选择限制和查看仅相关值的数据。 例如，用户可以选择特定时间范围内或特定地理区域内的数据。
4. 单击“确定”。

选择要分析的数据后，最后一步是选择要如何从 Azure Databricks 检索数据。 将显示要添加到分析中的数据表的摘要，可以单击每个表以更改数据加载方法。

Azure Databricks 的默认选项是“外部”。 这意味着数据表将保留在 Azure Databricks 中的数据库中，并且 Spotfire 将基于你在分析中的操作将不同的查询推送到数据库，以获取相关的数据切片。

还可以选择“已导入”，Spotfire 将预先提取整个数据表，从而可以进行本地内存中分析。 导入数据表时，还可以在 TIBCO Spotfire 的嵌入式内存中数据引擎中使用分析功能。

第三个选项是“按需”（对应于动态 WHERE 子句），这意味着将基于分析中的用户操作提取数据切片。 可以定义条件，这些条件可以是诸如标记或筛选数据或更改文档属性之类的操作。 按需数据加载也可以与“外部”数据表结合使用。

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