node-red db_借助Node-RED和Db2 for i在几分钟内构建您的第一个社交媒体仪表板-优快云博客

本文介绍如何在IBMi上使用开源技术Node-RED和Node.js，结合IBM Db2 for i，快速创建社交媒体监听仪表板，实现情感分析、自然语言处理及数据可视化，无需编写大量代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如何通过IBM i上的开源技术，云服务和您的数据轻松快速地创建业务价值？通过使用开放源码技术，Node-RED和Node.js结合IBM®Db2®for i进行原型制作，使您的想法变为现实！

在本文中，我们实现了（几乎没有代码行，并且在几分钟之内）了一个简单的社交媒体仪表板，其中包括情感分析，自然语言处理（NLP）和业务数据充实。停止说话，干脆就做！

图1.使用Node-RED，IBM Watson和Db2 for i的社交媒体仪表板

社交倾听是监视在线对话和在线提及您的品牌的过程，对于所有组织，营销团队，客户支持团队，业务发展和竞争调查都很有价值，尤其是与业务数据结合使用时。

通过此过程，您可以在许多用例中获得实时见解。下面列出了其中一些。

在社交媒体上如何提及您的品牌
如何根据展示次数和参与度等指标调整营销活动
如何获得有关客户细分的更多信息
如何实时应对客户投诉

这里的目标是突出IBM i（与Db2 for i集成）上可用的开源技术的功能，并说明如何轻松地开始使用数字转换，认知计算，API和混合云。

Node-RED是IBM Emerging Technology带来的来自物联网（IoT）的基于开源流的编码工具，提出了来自node-red.org社区的大量节点。除了物联网，它还是构建基于微服务的架构解决方案，原型设计，创建和使用没有代码行的云或本地API的理想选择。

需要有关IBM i上Node-RED以及如何开始的更多信息？

请参阅IBM developerWorks文章，在IBM i上运行Node-RED：安装和第一流程。

本文介绍了如何对特定主题标签实施实时情绪分析并将此信息写入Db2数据库中，涉及一个Twitter节点，可选的IBM Watson™Language Translation节点，一个情绪分析节点和一个Db2 for i节点，以丰富信息业务数据。它还描述了如何可视化存储在Db2 for i中的数据，以及如何使用仪表板节点和Db2 for i节点创建一个简单的社交媒体仪表板Web应用程序。

可选的Watson Language Translation节点将在情感分析之前识别语言并即时翻译英语推文。

你需要什么

要编写此社交媒体仪表板，您需要满足以下最低要求：

5733OPS选项10，即Node.js v6，已安装Node-RED和Web浏览器。请参阅“ 在IBM i上运行Node-RED：安装和第一流程 ”一文，以查看所有详细的先决条件。
一个连接到IBM i 7.2和更低版本系统的Db2 for i SQL编辑器。您可以使用IBM i Access Client解决方案和嵌入式SQL编辑器。
一个Twitter帐户，以及从IBM i到Internet的连接。（可选）您可以使用本文提供的测试数据来模拟推文。
可选：用于使用IBM Watson和Watson Language Translation节点的IBM Cloud（以前的IBMBluemix®）帐户。
您可以注册一个免费试用或免费帐户，或者如果已经拥有一个帐户，则登录到IBM Cloud 。

启动Node-RED

如果您想了解有关Node-RED以及如何开始使用IBM i的更多信息，请参考本文。

例如，启动Node-RED并使用缺省URL连接到它：http：// <IBMI-IP>：1880，其中<IBM-IP>是IBM i系统的IP地址。

将身份验证凭据设置为您的Node-RED并从HTTP切换到HTTPS是一个好习惯。

在Db2中为i创建一个基本的tweets表并导入示例数据

让我们考虑一个示例，在该示例中，我们仅存储传入推文中包含的信息的子集，但是很高兴地注意到，Twitter API在每个推文的JSON对象中返回了更多的属性，如Twitter Developer Platform网站上所述。

还要注意，Node-RED Twitter节点以JSON返回所有这些信息，为简单起见，我们将解析然后将这些数据存储在标准Db2表中。但是，最好将Db2用于i，以便将传入的推文直接存储在JSON的CLOB列中。

然后，您可以使用Db2 for i上可用的强大JSON_TABLE函数来检索有关推文的信息。

创建一个简单的Tweets表来存储我们的Twitter活动。为此，请打开一个SQL编辑器（例如IBM i Access Client Solutions），然后运行以下SQL语句来创建情感库， Tweets表和该表的简单触发器。

CREATE collection SENTIMENT;
	CREATE OR REPLACE TABLE SENTIMENT.TWEETS (
	    id SMALLINT NOT NULL
	        GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
	        (START WITH 1
	        INCREMENT BY 1
	        CYCLE),
	    TWEET VARCHAR(5000),
	    SCREEN_NAME VARCHAR(255),
	    LOCATION VARCHAR(255),
	    SENTIMENT_SCORE INT,
	    SENTIMENT_GROUP VARCHAR(255),
	    TIMESTP TIMESTAMP,
	    TIMESTAMP_MS VARCHAR(255),
	    primary key (id)
	);
	CREATE OR REPLACE TRIGGER SENTIMENT.Tweets_sentiment
	  BEFORE INSERT OR UPDATE ON SENTIMENT.Tweets
	  REFERENCING NEW AS n OLD AS o
	  FOR EACH ROW MODE Db2ROW
	  BEGIN
	    SET n.SENTIMENT_GROUP = CASE WHEN n.SENTIMENT_SCORE > 0 THEN 'positive'
		                             WHEN n.SENTIMENT_SCORE = 0   THEN 'neutral'
	                                 WHEN n.SENTIMENT_SCORE < 0  THEN 'negative'      
	    END;    
	 END;

如果要使用系统上的现有库，只需复制上面的CREATE TABLE和CREATE TRIGGER部分，然后开始记录Tweets表。

Tweets_sentiment触发器将仅根据SENTIMENT_SCORE值使用SENTIMENT_GROUP （正，负，中性）更新插入或更新的记录。

让我们用示例数据（带有12条公共tweet）填充该表。在本文的后面，我们的Twitter节点将为我们填充Tweets表。

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('What an impressive panel at our ask the experts during our conference! #ibmi #cshk2017 
https://t.co/StgAsBPFXv','MBuurRasmussen','nolocation',3,CURRENT TIMESTAMP,1508850681582);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('Thanks, @chris_lalevee for this bodacious article about Node-RED on #IBMi!  #IBMiOSS 
https://t.co/yursu7d2GJ','IBMJesseG','Rochester, MI',2,CURRENT TIMESTAMP,1508850903650);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS (TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES ('RT @IBMi: Thank you, for teaching us all a valuable lesson, 
https://t.co/idje2J3','IBMiFan','United States of America',6,CURRENT TIMESTAMP, 1508851116842);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS (TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('RT #IBMi Opensource tools https://t.co/s8sjeu','ClubCEO','Texas, USA',0,
CURRENT TIMESTAMP,1508851142085);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('Excellent article about #ibmi & Db2 here https://t.co/s8sjeu!!','MariaMe6452','Dublin, 
Ireland',3,CURRENT TIMESTAMP, 1508851159475);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('Meet the next generation of #IBMi and #IBMAIX with these #IBMFreshFaces featured in @IBMPowerMag:  
https://t.co/PbpnGpypnE','IBMPowerSystems','Sugarland, TX',3,CURRENT TIMESTAMP, 1508851165417);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('RT @ibm: Our Enterprise #IBMi Modernization White Paper helps you understand how #Nodejs can 
attract new development talent! ','3E8TestBot','Lost in Space',5,CURRENT TIMESTAMP, 1508851192995);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('RT @kadler_ibm: Good news, everyone! Come see me at @zendcon and we can talk all things 
#IBMiOSS and #PHP on #IBMi. I might even ha ','phpc','Freenode IRC',5,CURRENT TIMESTAMP, 1508851202542);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('RT @HelpSystemsMN: What are #IBMi special authorities & who should have them? 
Security expert @DaljitSingh explains > ','J_Buck51','Kenosha, WI',0,CURRENT TIMESTAMP,1508851319619);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('RT @chris_lalevee: Install @NodeRED on #IBMi (https://t.co/DHlifEAEuo) 
and test Db2 for i Node !! https://t.co/KKu5Ji5ihW','MarolleauBenoit','Montpellier, France',0,
CURRENT TIMESTAMP,1508851419619);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('Looking forward to meeting #IBMi customers next week at the Jack Henry Conference in Nashville. 
Stop by booth 208 https://t.co/gZs4MXNsO8','petem59','Connecticut, USA',0,CURRENT TIMESTAMP,1508851544257);

INSERT INTO 
SENTIMENT.TWEETS(TWEET,SCREEN_NAME,LOCATION,SENTIMENT_SCORE,TIMESTP,TIMESTAMP_MS) 
VALUES('RT #IBMi #db2 #XML Des soucis de gestion dates/heures avec XMLTABLE ? Allez plus loin avec les 
fonctions XQuery/XPath  ','PhBourgeoisIBM','Paris, France',0,CURRENT TIMESTAMP,1508851704005);

安装Db2 for i节点

首先，我们需要在Node-RED面板中安装Db2 for i节点。您可以按照Db2 for i节点主页上的说明使用命令行，或者使用如下所示的Node-RED图形界面来完成此操作。

在Node-RED中，单击右上角的按钮，然后单击管理调色板 。
图2.将节点添加到Node-RED面板
在“ 安装”选项卡上，搜索db2 ，然后搜索node-red-contrib-db2-for-i ，然后单击“ 安装” 。等待安装确认对话框显示，然后重新启动Node-RED。
图3.将i“ node-red-contrib-db2-for-i”节点的Db2添加到Node-RED面板
浏览左侧的节点选项板，并注意“ 存储”类别中的“ Db2 for i”节点可用。
图4. Node-RED上i节点的Db2

使用Db2 for i节点测试您的第一个流程

让我们用一个简单的查询来测试节点。将Db2 for i节点拖到新流程，如下图所示。然后，将SQL Query添加为注入节点，并将msg.payload添加为调试节点。

图5.简单的Node-RED流程：输入注入节点– i节点的Db2 –输出调试节点

如下图所示，使用设置和SQL查询配置Inject节点。
图6.使用SQL查询注入节点设置
如下图所示，为i节点配置Db2 。
图7. Db2 for i节点设置-添加Db2连接
如果您不想使用运行Node-RED的当前用户配置文件，并且想要指定用于连接数据库的特定用户配置文件，则可以通过指定连接名称和（可选）用户名/密码来设置配置节点。然后单击“ 添加并完成” 。
图8.使用可选凭据配置“ Db2 for i Config”节点
单击“ 部署” ，然后单击流程左侧的“ 注入”节点按钮，以测试此简单流程，如下图所示。
图9.第一个Node-RED流将一个SQL查询注入到i数据库的Db2中

在“ 调试”面板中查看SQL查询的结果（行的JSON数组）。

图10. Node-RED调试面板中的Db2 for i JSON结果集

在此步骤中，如果看不到结果，并且确定表存在并且不为空，请检查所使用的用户概要文件是否具有读取访问权限（具有适当SQL授予或IBM i权限）。

您已经使用Db2 for i编写了您的第一个Node-RED流！

调用Twitter API并通过推文提供Db2 for i数据库

这样做的目的是使您的IBM i能够在将推特插入到Db2 for i数据库中之前侦听推特并动态分析情绪。

为此，您只需要在Node-RED流编辑器中手动拖动并配置四个节点即可。

要快速执行此操作，请将现有流导入到当前的Node-RED流中：

单击右上角的菜单，然后单击导入 -> 剪贴板 。
图11.从Node-RED中的剪贴板导入流
从1_ibmi_twitter_listening.zip文件中提取.json文件（也可在“可下载资源”部分中找到），然后从.json文件中复制流，然后单击current flow 。然后，点击导入。
您应该得到以下结果。

图12.第一个Twitter侦听的Node-RED流，带有情感分析并在Db2中插入
配置您的节点。
- Twitter节点 ：指定您的Twitter用户帐户和标签以执行搜索。如果您没有Twitter帐户，请创建一个帐户或跳过此步骤。
- Db2 for i 节点：如上一步中所述指定连接信息。
- 函数节点（ PrepareForInsert ）：双击该节点，控制模式和表名在您的环境中反映在JavaScript代码中，并在必要时修改JavaScript函数。
单击部署并等待Twitter活动。您可以选择在流中添加一个Debug节点，以在Debug视图中查看Twitter活动。
通过偶尔从您喜欢SQL编辑器或Node-RED流中查询您的表来验证是否正在填充Tweets表。

可选：使用IBM Watson服务进行即时鸣叫翻译

例如，我们可以使用IBM Watson服务丰富传入的推文，以便在执行情感分析之前将传入的推文即时转换为英语。这部分是可选的，因此您可以直接转到仪表板创建部分。

从IBM Cloud目录实例化Watson Language Translator服务，并获取生成的凭证（用户名，密码和端点）。在Node-RED中配置关联节点时，将需要它们。
图13. IBM Cloud目录中的IBM Watson Language Translator服务

图14. IBM Watson Language Translator服务凭证
将样本流复制到现有的Twitter流，并使用凭据配置节点。
1. 从2_ibmi_watson_translator_subflow.zip文件中提取.json文件（也可在“可下载资源”部分中找到），并将流从.json文件复制到剪贴板。
  在继续下一步之前，您需要在Node-RED面板中安装IBM Watson节点。如果不是这种情况，请使用“ 为i节点安装Db2”部分中描述的过程安装node-red-node-watson节点。要在调色板中安装的软件包的名称为node-red-node-watson 。
2. 在右上角菜单中的Node-RED编辑器中，单击Import- > Clipboard 。粘贴代码，然后单击“ 新建流程” ，然后单击“ 导入” 。
  这将导入Node-RED子流。现在，在编辑器左侧的面板中添加一个附加节点，如下图所示。
  当您想要使一部分流可重用于其他流而不必重复时，Node-RED子流是合适的。单击部署以保存导入的子流并将其部署到您的Node-RED工作空间。
  图15.在Node-RED中创建基于IBM Watson的子流
3. 双击“ Watson Translation to English”以编辑新创建的子流，包括IBM Watson节点。
  图16.用于语言识别和翻译的基于IBM Watson的子流的详细信息
  
  该子流首先标识输入消息中使用的语言，然后使用IBM Watson服务和API进行翻译（如果与英语不同）。
4. 配置两个Watson节点（通过指定用户名，密码和端点（如果需要）），每个节点都指向您刚在IBM Cloud上实例化的同一IBM Watson服务，但是每个节点都使用不同的API函数（语言标识和语言翻译）。
5. 如下图所示，使用测试流来测试子流，例如，使用手动注入节点。
  图17.在IBM i上测试您的第一个IBM Watson Language Translator Node-RED流
  
  感谢IBM Watson，您的IBM i现在可以将法语，西班牙语和许多其他语言翻译成英语！
通过图形化方式将其集成到您现有的Twitter流中，如下图所示。
图18.端到端Node-RED流与社交媒体侦听，IBM Watson翻译和i的Db2
通过注入输入测试有效负载（使用注入节点）或等待新的传入推文来测试结果。

您的IBM i现在正在使用IBM Watson快速进行社交媒体侦听和翻译社交媒体数据，然后再将其插入Db2 for i数据库！

使用简单的仪表板可视化Db2 for i和社交媒体数据

在本节中，我们无需编写代码即可创建社交媒体仪表板，将您在Db2 for i上的业务数据与来自IBM Cloud和IoT的数据混合在一起。

安装仪表板节点。
存在许多用于生成UI和图形的Node-RED。 node-red-dashboard是我的最爱之一。
在Node-RED编辑器的右上菜单中，单击Manage Palette ，然后搜索node-red-dashboard 。然后，单击安装并重新启动Node-RED。

图19.在Node-RED中安装“ node-red-dashboard”
从3_ibmi_simple_dashboard.zip文件中提取.json文件（也可在“可下载资源”部分中找到），并将代码从.json文件导入到已创建的Node-RED流中。
请注意，将显示如下图所示的新流程。
图20.具有i的Twitter和Db2的简单仪表板节点
使用您的连接信息配置每个Db2节点。
部署和访问仪表板。刚导入的代码中的刷新率设置为10分钟。因此，如果您不想等待，请转到流程编辑器，并通过单击流程左侧的每个注入节点来强制刷新仪表板。仪表板URL位于仪表板面板的右侧。
图21. Node-RED仪表板布局面板和URL