Looker Blocks bereitstellen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie einen vorgefertigten Looker-Block für das Cortex Framework installieren, der sich in einem öffentlichen GitHub-Repository befindet, z. B.:

Informationen zum Bereitstellen des Looker-Dashboards für Dun & Bradstreet finden Sie unter Data Studio-Dashboard für Dun & Bradstreet.

Vorbereitung

Damit Sie auf diese vorgefertigten Dashboards zugreifen und sie verwenden können, müssen Sie zuerst Folgendes tun:

  1. Cortex Framework bereitstellen: Stellen Sie sicher, dass Cortex Framework eingerichtet und mit Ihren Datenquellen konfiguriert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Voraussetzungen für die Bereitstellung von Cortex Framework.
  2. Auf Looker zugreifen:Greifen Sie auf Looker zu und machen Sie sich mit der Plattform vertraut.
  3. Verfügbare Dashboards ansehen: Sehen Sie sich die vordefinierten Dashboards und die verfügbaren Statistiken in dem Dashboard an, das Sie bereitstellen möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Looker Blocks.

Nachdem Sie die Voraussetzungen erfüllt haben, können Sie Ihren Looker-Block installieren.

Installation

Für Looker Blocks wird LookML (Looker Modeling Language) verwendet, um das semantische Modell für die Looker-Dashboards zu definieren. Verwenden Sie eine der folgenden Optionen, um das LookML-Modell zu installieren, das Ihrer Cortex-Datenquelle entspricht:

  • Option A: Über den Looker Marketplace über eine Git-URL installieren.
  • Option B: Durch Forken des Repositorys installieren

In den folgenden Abschnitten werden die Schritte für jede Option beschrieben.

Option A: Über den Looker Marketplace über eine Git-URL installieren

Der Looker Marketplace ist ein zentraler Ort in Looker, an dem Sie Looker-Blöcke, -Anwendungen, -Visualisierungen und -Plug-ins finden, bereitstellen und verwalten können. So installieren Sie eine Anwendung über den Looker Marketplace über eine Git-URL:

  1. Rufen Sie Ihre Looker-Instanz auf.
  2. Klicken Sie in der Looker-Menüleiste  auf die Schaltfläche Marketplace.
  3. Wählen Sie im Marketplace-Menü die Option Verwalten aus.
  4. Wählen Sie auf der Seite Verwalten das Dreipunkt-Menü Optionen  aus.
  5. Wählen Sie die Schaltfläche Über Git-URL installieren aus.
  6. Geben Sie die URL und den Commit-SHA des ausgewählten Repositorys ein:
  7. Klicken Sie auf Installieren.
  8. Klicken Sie im Dialogfeld „Nutzungsbedingungen“ auf „Zustimmen und fortfahren“.
  9. Geben Sie die erforderlichen Parameter für Ihre Daten ein:
    • Verbindungsname
    • Projekt-ID
    • Berichts-Dataset
  10. Klicken Sie auf Installieren.

Weitere Informationen finden Sie in der Looker-Dokumentation unter Tool über eine Git-URL installieren.

Option B: Installation durch Forken des Repositorys

So installieren Sie Looker-Blöcke, indem Sie das Repository forken:

  1. GitHub-Repository forken:

    1. Rufen Sie das GitHub-Repository für den ausgewählten Looker-Block auf:
    2. Klicken Sie rechts oben im Repository auf Fork.
    3. Erstellen Sie einen Fork mit Ihrem Nutzernamen. Dadurch wird eine Kopie des Repositorys in Ihrem GitHub-Konto erstellt.

  2. Leeres LookML-Projekt erstellen:

    1. Prüfen, ob Sie sich im Entwicklungsmodus befinden
    2. Wählen Sie im Menü Entwickeln die Option Projekte aus.

    3. Wählen Sie oben links auf der Seite LookML Projects (LookML-Projekte) die Option Configure New Model (Neues Modell konfigurieren) aus, um die Seite Configure a Model (Modell konfigurieren) zu öffnen.

    4. Geben Sie auf der Seite Modell konfigurieren die Optionen für Ihr Modell an:

      1. Modell: Geben Sie Ihrem Modell denselben Namen wie der model.lkml-Datei im Repository. Nennen Sie das Modell beispielsweise cortex-<datasource>.

      2. Projekt: Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen. Sie können den Namen des Modells übernehmen oder einen anderen Namen angeben.

      3. Zulässige Verbindungen:Geben Sie an, welche Datenbankverbindungen vom Modell verwendet werden dürfen, oder dass das Modell alle aktuellen oder zukünftigen Verbindungen verwenden darf.

    5. Klicken Sie auf Speichern, um das Projekt als Ausstehendes Projekt zu speichern.

    6. Suchen Sie auf der Seite LookML-Projekte im Bereich Ausstehende Projekte nach dem neuen Projekt.

    7. Klicken Sie auf LookML hinzufügen, um die Seite Neues Projekt zu öffnen.

    8. Geben Sie auf der Seite „Neues Projekt“ die Optionen für Ihr Projekt an:

      1. Projektname: Bereits mit dem im vorherigen Schritt angegebenen Wert ausgefüllt.
      2. Ausgangspunkt: Wählen Sie Leeres Projekt aus.

    9. Wählen Sie Projekt erstellen aus. Looker erstellt das Projekt und öffnet es in der Looker-IDE.

    Weitere Informationen finden Sie in der Originaldokumentation zu Looker unter LookML-Modell generieren.

  3. Neues LookML-Projekt mit dem geforkten Repository verbinden: Folgen Sie der Anleitung in der Looker-Dokumentation unter Git-Verbindung einrichten und testen.

  4. Aktualisieren Sie die Werte der Konstanten in der Datei manifest.lkml:

    1. Öffnen Sie die Datei manifest.lkml in Ihrem Fork des Repositorys in Looker.
    2. Suchen Sie den Abschnitt mit den Konstanten und aktualisieren Sie die Werte wie im Abschnitt Erforderliche Parameter beschrieben.

  5. Commit für Änderungen durchführen und für die Produktion bereitstellen Mit dem Looker-Projekt, das auf Ihrem geforkten Repository basiert, können Sie die LookML an Ihre individuellen geschäftlichen Anforderungen anpassen. Folgen Sie der Anleitung unter Änderungen in der Produktion bereitstellen.

Erforderliche Parameter

Diese erforderlichen Werte werden während der Marketplace-Installation konfiguriert. Wenn dieser Block aus einem geforkten Git-Repository installiert wurde, müssen Sie die Werte für diese Konstanten in der Datei manifest.lkml für das Projekt aktualisieren.

Parameter Wert Beschreibung Looker Blocks
Connection Name Name der Verbindung Der Name der BigQuery-Verbindung, über die Looker das Cortex REPORTING-Dataset abfragen kann. muss aktiviert sein. Alle
Project ID Projekt-ID Das Google Cloud Projekt, in dem sich das Berichtsdataset in BigQuery befindet. Weitere Informationen finden Sie unter Projekte identifizieren. Alle
Reporting Dataset Name des Datasets für die Berichterstellung Das bereitgestellte Cortex Data Foundation-Dataset REPORTING, in dem sich die Dataset-Ansichten der Datenquelle im Google Cloud BigQuery-Projekt befinden. Je nach den Bereitstellungseinstellungen für die Cortex Data Foundation endet der Name dieses Datasets in der Regel mit dem Muster _REPORTING. Alle
Client SAP-Clientnummer (mandt) Die SAP-Clientnummer (mandt), die für die Berichterstellung verwendet werden soll. SAP
Sign Change Yes oder No Bei der Berichterstellung für die Gewinn- und Verlustrechnung wird der Umsatz im Allgemeinen als negative Zahl im Hauptbuch dargestellt, was auf eine Gutschrift hinweist. Wenn Sie den Wert für „Vorzeichenänderung“ auf Yes festlegen, wird er in Gewinn- und Verlustrechnungen als positive Zahl angezeigt. SAP

Zusätzliche blockbezogene Anforderungen

Für einige Blöcke gelten bestimmte Anforderungen für die Bereitstellung. Weitere Informationen finden Sie in der blockbezogenen Bereitstellung:

Blockieren Link zu zusätzlichen Anforderungen
SAP Zusätzliche Spezifikationen für den Cortex Framework Looker-Block für SAP
Oracle EBS Zusätzliche Spezifikationen für den Cortex Framework Looker Block für Oracle EBS

Zusätzliche Ressourcen

Weitere Informationen zu LookML finden Sie in der folgenden Dokumentation und in den folgenden Schulungen: