Introdução

Neste tutorial, vamos explorar como integrar APL com ferramentas populares de visualização de dados como Druid e Apache ECharts. APL, sendo uma linguagem poderosa para processamento de dados, pode ser combinada com Druid para uma análise de grandes volumes de dados, enquanto o Apache ECharts oferece uma ampla gama de opções de visualização. Esse guia é projetado para desenvolvedores que desejam incorporar visualizações eficazes em seus projetos de análise de linguagem e dados, proporcionando insights valiosos e interativos. Vamos passo a passo construir um exemplo completo que abrange a conexão de Druid, a extração de dados com APL e a visualização com ECharts, garantindo que você tenha um projeto funcional ao final do tutorial.

Etapas

  1. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

    Antes de começar, verifique se você já possui o Java e o Maven instalados. Para os testes, também será necessário o Apache Druid e o Apache ECharts configurados. Você pode encontrar guias de instalação em seus sites oficiais. Certifique-se de que as versões estão atualizadas.

    commands
    # Verificar se Java e Maven estão instalados
    java -version
    mvn -version

  2. Criação do Projeto Spring Boot

    Utilize o Spring Initializr para criar um novo projeto Spring Boot. Escolha as dependências necessárias: Spring Web, Spring Data JPA e Druid, garantindo que seu projeto terá suporte para conectar aos dados de Druid.

    pom.xml
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.example.aplvisualizacao</groupId>
  <artifactId>apl-visualizacao</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <name>apl-visualizacao</name>
  <description>Projeto de visualização com Druid e ECharts</description>
  <properties>
    <java.version>11</java.version>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.druid</groupId>
      <artifactId>druid-client</artifactId>
      <version>0.21.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
</project>

  3. Configuração do Druid

    Baixe e instale o Apache Druid, conforme as instruções no site oficial. Após a instalação, configure o Druid para rodar em sua máquina e crie uma fonte de dados para testar a integração. Garanta que você pode acessar a interface web do Druid para verificar dados.

    commands
    # Para iniciar o Druid, execute o seguinte na pasta do Druid
    bin/start-micro-quickstart

  4. Conexão com Druid no Projeto Spring Boot

    Crie a classe de configuração para conectar o Spring Boot ao Druid. Usaremos a biblioteca Druid para fazer consultas aos dados.

    DruidConfig.java
    package com.example.aplvisualizacao.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.apache.druid.client.ExperimentalDruidClient;
import org.apache.druid.client.DruidClient;

@Configuration
public class DruidConfig {
    @Bean
    public DruidClient druidClient() {
        return new ExperimentalDruidClient();
    }
}

  5. Criação do Serviço para Consultas

    Implemente um serviço que será responsável por realizar consultas ao Druid e retornar os dados processados. Este serviço irá se comunicar com a fonte de dados do Druid e fornecer as informações para visualização.

    DataQueryService.java
    package com.example.aplvisualizacao.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.apache.druid.client.DruidClient;
import java.util.List;

@Service
public class DataQueryService {
    @Autowired
    private DruidClient druidClient;

    public List<?> queryData() {
        // Lógica para consulta ao Druid e retorno de dados
        return null; // substitua por sua implementação real
    }
}

  6. Configuração da Controladora para Expor Dados

    Crie um controlador que irá expor um endpoint REST para que o frontend possa acessar os dados consultados. Utilizaremos a arquitetura padrão do Spring Boot para criar este controlador.

    DataController.java
    package com.example.aplvisualizacao.controller;

import com.example.aplvisualizacao.service.DataQueryService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/api/data")
public class DataController {
    @Autowired
    private DataQueryService dataQueryService;

    @GetMapping
    public List<?> getData() {
        return dataQueryService.queryData();
    }
}

  7. Servindo o Frontend com Apache ECharts

    Configure o frontend para usar Apache ECharts. Crie um arquivo HTML simples onde podemos visualizar os dados que vêm do nosso controlador. Utilize a API do ECharts para criar gráficos dinâmicos.

    index.html
    <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Visualização de Dados com ECharts</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="chart" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script>
        fetch('/api/data')
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                var chartDom = document.getElementById('chart');
                var myChart = echarts.init(chartDom);
                var option = {
                    xAxis: {
                        type: 'category',
                        data: data.map(item => item.name)
                    },
                    yAxis: {
                        type: 'value'
                    },
                    series: [{
                        data: data.map(item => item.value),
                        type: 'line'
                    }]
                };
                myChart.setOption(option);
            });
    </script>
</body>
</html>

  8. Testes e Validação do Endpoint

    Escreva testes unitários para sua lógica de consulta ao Druid e valide se os dados estão sendo retornados corretamente. Teste a integração do controlador utilizando bibliotecas como Mockito e JUnit.

    DataQueryServiceTest.java
    package com.example.aplvisualizacao.service;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.junit.jupiter.MockitoExtension;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import java.util.List;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import static org.mockito.Mockito.*;

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
public class DataQueryServiceTest {
    @Mock
    private DruidClient druidClient;

    @InjectMocks
    private DataQueryService dataQueryService;

    @Test
    public void testQueryData() {
        // Lógica para simular a consulta e retornar uma lista
        List<?> data = dataQueryService.queryData();
        assertNotNull(data);
    }
}

  9. Executando a Aplicação e Testando

    Compile e execute a aplicação usando Maven. Acesse o frontend no navegador e verifique as visualizações oferecidas pelo ECharts através do endpoint que você criou.

    commands
    # Compilar e iniciar a aplicação
    mvn spring-boot:run

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu como integrar APL com Druid e Apache ECharts, criando uma aplicação que realiza consultas a grandes volumes de dados e os visualiza de forma interativa. Cobrir todo o ciclo de desenvolvimento, desde a configuração do ambiente até a implementação de testes unitários, garante que você tenha aprofundado seus conhecimentos em integração de sistemas. Agora, você pode expandir essa aplicação para adicionar mais funcionalidades e análises complexas, aproveitando ao máximo o potencial do APL.

Hashtags

#APL #Druid #ApacheECharts #VisualizacaoDeDados #Java #SpringBoot