入力データファイルをデータテーブルに自動的に変換するルーチンを作成するには、次の手順に従います。

  1. SystemLink Webアプリケーションで、解析 » スクリプトに移動します。
  2. Python 3 (ipykernel) をクリックします。
  3. リンクされているサンプルプログラムをテンプレートとして使用して、ETLパイプラインを作成します。
    サンプルプログラムには、以下の操作を実行するための手順が含まれています。
    • ファイルのデータを抽出する。
    • データをデータテーブル形式に変換する。
    • DataFrame Service API を使用してデータをストレージにロードする。
    メモ データテーブルを作成する場合は、以下を実行する必要があります。
    • 列タイプを定義する。
    • 各列のデータタイプを定義する。
    • 列の合計数を定義する。列の合計数は2,500を超えることはできません。
    テーブルを作成した後にこれらの設定を変更することはできません。ただし、既存のテーブルまたは列の追加メタデータを定義したり、更新することはできます。
    列タイプ 説明
    NORMAL 列には特別なプロパティはありません。この動作はデフォルトの動作です。
    INDEX 列は行ごとに固有の値を提供します。各テーブルには、以下のいずれかのデータタイプを持つINDEX列が1つ必要です。
    • INT32
    • INT64
    • TIMESTAMP
    NULLABLE 列にはNULL値を含む行が許可されます。行を追加する際に、NULLABLE列を除外することができます。追加された行では、その列にnull値が使用されます。
    メモ テーブルへのデータの追加が完了したら、そのテーブルに関連付けられているリソースを解放します。POST /nidataframe/v1/tables/{id}/data ({id}はテーブルID) の経路を使用します。要求のJSON本文で、endOfDataをtrueに設定します。
  4. Notebookを実行するルーチンを作成し、イベントに ファイルアップロード を指定します。ルーチンの作成方法については、「ルーチンを使用して動作を自動化する」を参照してください。
    ファイルが作成されると、Notebookが実行され、ファイルデータがデータテーブルに変換されます。
データテーブルは、SystemLink Webアプリケーションのテスト結果またはダッシュボードで表示できます。データテーブルをダウンロードするには、以下のいずれかの方法を使用します。
ダッシュボードからダッシュボードのデータテーブルパネルの上部をクリックし、検査を選択します。CSVをダウンロードをクリックします。
メモ ダッシュボードからダウンロードされたデータテーブルは、ダッシュボードのクエリ設定に基づいて間引きされます。
テスト結果からデータテーブルタブでデータテーブルタブを選択し、CSVをダウンロードをクリックします。
メモ テスト結果からダウンロードされたデータテーブルはデシメーションが解除されます。