実行中ワークフローのクエリ

実行中のワークフローをクエリするには、まず API のリクエストを作成する必要があります。

手順
1. 次のようなリクエストを作成します。

   ROOT_URL/processes/$processId/query?token=$token

   ここで、

   • $processId は、「ワークフロー実行」API で返されるプロセス ID です。
   • $token は、API 認証トークンです。これは、TIBCO Data Science - Team Studio セッションID と同じものです。認証トークンは、token クエリ パラメーターを使用せずにヘッダーで使用することもできます。セッション ID は、http://host:port/api/sessions で確認できます。

   このリクエストでは HTTP GET プロトコルを使用する必要があることに注意してください。

   例:

   curl -i http://localhost:8080/alpinedatalabs/api/v1/json/processes/38933dd6-ecdd-4b65-b7ca-56d2bdb089be/query?token=4dcd1fa7eca1a210fb5581a8740ed8775db6b827

   応答：

   ワークフローがまだ実行中の場合、成功した応答は次のコードのようになります。

   HTTP/1.1 200 OK
   Server: Apache-Coyote/1.1
   Content-Type: application/json;charset=UTF-8
   Content-Length: 503
   Date: Mon, 07 Apr 2014 21:30:03 GMT
    
   {"meta":{"workflowId":"43","processId":"38933dd6-ecdd-4b65-b7ca-56d2bdb089be","user":"1","state":"IN_PROGRESS"},"message":"In progress, processing node: K-Means, message:{\"analyticNodeId\":\"1396375156698\",\"analyticNodeName\":\"K-Means\",\"messageType\":\"Info\",\"timeStamp\":\"Apr 7, 2014 2:30:03 PM\",\"props\":{\"hadoop.job.id\":\"job_local_0008\",\"hadoop.job.reduce.progress\":\"0.0\",\"hadoop.job.name\":\"K-Means : AlpineKmeans_Output\",\"hadoop.job.map.progress\":\"100.0\"}}","results":""}

   ワークフローがすでに停止している場合、応答は次のコードのようになります。

   HTTP/1.1 200 OK
   Server: Apache-Coyote/1.1
   Content-Type: application/json;charset=UTF-8
   Content-Length: 47
   Date: Mon, 07 Apr 2014 21:32:21 GMT
    
   invalid processId or workflow already stopped.