| Table of Contents |
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| minLevel | 1 |
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| maxLevel | 7 |
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| type | flat |
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실제 개발자들이 default 가 아닌 확장 컬럼을 사용할 수 도 있을 것 같습니다.
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| Info |
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이 API는 새 Datalake를 생성한다. Lake를 생성할 때 기본 데이터인 tag_name, time, value외의 추가 칼럼을 지정할 수 있다. 한번 생성한 lake의 추가 칼럼값들을 변경할 수 없으므로 lake를 생성할때 주의를 기울여야 한다. 데이터레이크를 생성하면 추가 비용이 발생한다. 자세한 내용은 링크에 기술되어 있다. |
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Prerequisites |
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Key | Type | Description |
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lake_name | string | 생성할 lake의 식별자 |
lake_plan | string | tiny / basic / business/ enterprise |
owner | string | Lake의 소유주 (생략한 경우, API를 호출한 사용자) |
region | string | AWS region name |
timezone | string | Timezone name |
storage_size | int | Storage size |
tag_schema | JSON | Lake의 tag meta에 저장될 칼럼 스키마. 스키마 정보에는 다음의 3가지 칼럼을 갖는다. col_name, col_type, col_length. col_name : 메타 칼럼 이름 col_type : 메타 칼럼 타입 col_length : 문자열의 경우 길이를 지정해야 한다. (예제) | Code Block |
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{'col_name': "name", 'col_type': "varchar", 'col_length': 40} |
첫 번째 메타 칼럼의 데이터 타입, 즉 “col_type”은 “varchar”를 지정해야 한다. 추가로 지정한 메타 칼럼의 데이터 타입은 다른 형으로 지정이 가능하다. |
value_schema | JSON | Lake에 저장될 데이터들의 칼럼 메타정보를 지정한다. 이 메타정보에서 두개의 필수 칼럼정보를 지정해야 한다. 이는 시간과 기본 센서값이다. 첫번째 필수 칼럼은 “datetime”으로 데이터 입력시간을 지정해야 하며, 두번째 칼럼의 데이터 타입은 반드시 “double” 타입으로 지정해야 한다. | Code Block |
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{'col_name': "time", 'col_type': "datetime"},
{'col_name': "value",'col_type': "double"}
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세번째 칼럼 이후에는 원하는 타입으로 메타 정보를 추가하면 된다. |
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| Code Block |
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Status 200
{
"status": true,
"data" : {lake id}
} |
Sample Code
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github
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| Expand |
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github | Code Block |
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# Text Encoding to UTF-8 in CMD
# Example For Create Lake API by using curl in shell script
# written by yeony kim
API_KEY=YOUR_API_TOKEN
CONTENT_HEADER=Content-Type:application/json
API_HEADER=x-api-key:$API_KEY
URL=https://api.machlake.com/lakes
# ------------------------------------------------------------------------------------------------- #
# CASE - create LAKE
curl -k -X POST $URL -H $CONTENT_HEADER -H $API_HEADER --data "{\"lake_id\":\"\",\"lake_info\":{\"lake_name\":\"sample_lake\",\"lake_plan\":\"basic\",\"owner\":\"YOUR_MACHLAKE_ID\",\"region\":\"ap-northeast-2\",\"timezone\":\"Asia/Seoul\",\"storage_size\":20},\"tag_schema\":[{\"col_name\":\"name\",\"col_type\":\"varchar\",\"col_length\":40}],\"value_schema\":[{\"col_name\":\"time\",\"col_type\":\"datetime\"},{\"col_name\":\"value\",\"col_type\":\"double\"}]}"
# Return Format
# {"data":"YOUR_LAKE_ID","status":"success"}
# ------------------------------------------------------------------------------------------------- #
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| Expand |
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github | Code Block |
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// Example For Create LAKE API by using request in nodejs
// written by yeony kim
process.env.NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED = "0";
const express = require('express');
const app = express();
const API_KEY = "YOUR_API_TOKEN";
const URL = "https://api.machlake.com/lakes";
// CASE - create LAKE
app.get(
'/create_lake', function(req, res) {
const Data = {
lake_id:"",
lake_info:{
lake_name:"sample_lake",
lake_plan:"basic",
owner:"YOUR_MACHLAKE_ID",
region:"ap-northeast-2",
timezone:"Asia/Seoul",
storage_size:20
},
tag_schema:[
{col_name:"name",col_type:"varchar",col_length:40}
],
value_schema:[
{col_name:"time",col_type:"datetime"},
{col_name:"value",col_type:"double"}
]
}
var request = require('request');
var option = {
url: URL,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'x-api-key': API_KEY
},
body: JSON.stringify(Data)
};
request.post( option, function(error, response, body) {
if (!error) {
res.writeHead(200);
res.end(body);
console.log(body) // {"data":"YOUR_LAKE_ID","status":"success"}
} else {
console.log(error)
}
})
}
)
app.listen(8888, function() {
console.log('http://127.0.0.1:8888/create_lake is result for create LAKE')
})
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| Expand |
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github | Code Block |
|---|
"""
Example For Create LAKE API by using request in python
written by yeony kim
"""
import requests
API_KEY = "YOUR_API_TOKEN"
URL = f"https://api.machlake.com/lakes"
# CASE - CASE - create LAKE
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'x-api-key': API_KEY
}
params = {
'lake_id': "",
'lake_info': {
'lake_name': "sample_lake",
'lake_plan': "basic",
'owner': "YOUR_MACHLAKE_ID",
'region': "ap-northeast-2",
'timezone': "Asia/Seoul",
'storage_size': 20
},
'tag_schema': [
{'col_name': "name", 'col_type': "varchar", 'col_length': 40}
],
'value_schema': [
{'col_name': "time", 'col_type': "datetime"},
{'col_name': "value", 'col_type': "double"}
]
}
response = requests.post(URL, headers=headers, json=params, verify=False)
print(response.content.decode('utf-8')) # {"data":"YOUR_LAKE_ID","status":"success"} |
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