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自助ETL-Mongo数据源
1. 概述 读取 Mongodb 中的表数据，其中表为二维数据表（多重嵌套等复杂结构的字段暂不支持）。 2. 节点说明 从“添加节点”面板上，把“Mongo”拖入到画布中，进行配置。 image2024-12-17_14-58-29.png 节点参数配置： 数据源：需要在数据连接中先配置好数据源连接并授权，这里才能下拉选择。 集合：选择该数据源中的某个集合。 表名：选择该集合下的某个表。 更新截图回写-星环hive数据库回写报错 java.sqlSQLException: COMPILE FAILED
(本文档仅供参考) 问题说明 数据库是星环的hive数据库，回写的时候，报解析错误。 Caused by: java.sqlSQLException: COMPILE FAILED: Parse error:[Error 1101] line1:42 cannot recognize input near 'widcard (0' in constant image2024-11-1_10-33-48.png 查看建表语句，有分区语法，尝试删掉分区语句重新建表，同样的回写场景，成功 image2024-11-1_10-39-17.png 结论 不支持hive数据库的分区表回写，请在建表时改成非分区表回写-电子表格填报表保存数据不全
（本文档仅供参考） 问题说明 使用电子表格制作了一份填报表，报表中选择了下拉树参数。参数机构有1600多个，但是保存到数据库中只有1300多。保存后展开下拉树，发现有些机构没有被勾选。 解决方案 经过一系列排查，发现下拉树参数中存在不同层级的id重复。且没有被勾选的机构为重复机构id。 回写数据不全 回写缺少数据基于数据模型创建仪表盘，日期控件筛选日期为空
（本文档仅供参考） 问题描述： 使用日期控件的筛选器筛选数据，结果为空，对应表格中存在相应数据 image2023-7-27_12-53-21.png image2023-7-27_12-53-56.png 解决方案： 经排查日期控件筛选器执行得mdx语句为‘2023年6月’，其他控件为2023年06月，原因为日期控件不支持yyyy-m的格式； 在数据模型中生成日期表， 选择日期格式为yyyy-MM-dd格式，然后关联原表即可。 yyyy-m交互仪表盘带表格柱图，表格表头数据显示不全
问题描述 柱图组件模板资源中，有以下组件模板。 0307-50.png 将其复制到自己的大屏可视化中，并且替换数据之后，会发现表格显示不全。这时该怎么处理呢？ image2023-8-9_17-16-9.png 解决方案 组件设置-画布-左，值设置大点即可正常显示 image2023-8-9_17-17-3.png。 此时可以调整组件宽度，将宽度调整到足够的位置，即可显示全部的数据。 image2023-8-9_17-17-14.png 表格柱图表格数据显示不全 柱图带表格Smartbi V10-数据准备
注意：(新特性列表中：+表示新增；^表示增强) V10版本数据准备的改进点如下： 新增 增强 变更 +【数据准备】新增数据模型，将所有查询结果归集并基于CUBE重新构建数据结构 +【数据准备】自助ETL新增Python脚本节点 +【数据准备】新增作业流功能，实现多ETL实验之间执行依赖关系 +【数据准备】新增多表JOIN节点，支持同时接入多个数据源并设置表关系 +【数据准备】新增组合查询节点，支持去重、聚合、计新建算字段等高级功能 ^【数据准备】新建或编辑计算度量、成员、命名集支持参数设置 <【数据准备】取消支持Infobright作为高速缓存库 +【数据准备】新增功能示例-跨库数据集
概述说明 自助数据集支持跨库查询，当用户查询数据的范围比较广，并不限于一个数据库时，可以跨多个数据库进行查询。 实现跨库查询的前提条件：保证系统中的“跨库联合数据源”和“高速缓存数据库”有效，且进行跨库查询的数据库已经同步到跨库联合数据源中。 目前支持做跨库的数据源类型包括：高速缓存库、Hadoop_Hive、星环、Vertica、CH、Greenplum、Infobright、Oracle、DB2 V9、MySQL、MS SQL Server、Spark SQL、Teradata_v12、Informix、IMPALA、PostgreSQL。 示例分析 业务需求描述 某企业的生产部门和销售部门有各自的数据信息存储库数据挖掘-拆分
概述 拆分是将原始样本集按照训练集和测试集的方式拆分为两个子集。拆分后各个子集的比例总和小于等于100%。 数据拆分经常作为回归或者分类算法节点的前置节点。 image2020-5-21 16:32:33.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 两个输出端口，用于输出不同的拆分结果。 参数设置 设置拆分的参数： image2020-5-29 14:11:34.png 设置说明如下： 参数 说明 数据集占比 表示用于算法模型训练的数据集占总体数据的比例，范围是[0,1]的数值，默认是0.7。 随机种子 作为随机数据挖掘-拆分
概述 拆分是将原始样本集按照训练集和测试集的方式拆分为两个子集。拆分后各个子集的比例总和小于等于100%。 数据拆分经常作为回归或者分类算法节点的前置节点。 image2020-5-21 16:32:33.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 两个输出端口，用于输出不同的拆分结果。 参数设置 设置拆分的参数： image2020-5-29 14:11:34.png 设置说明如下： 参数 说明 数据集占比 表示用于算法模型训练的数据集占总体数据的比例，范围是[0,1]的数值，默认是0.7。 随机种子 作为随机数据挖掘-JOIN
概述 JOIN是基于连接字段和给定的连接方式，进行两个数据集字段的组合后得到新的数据表。 支持两个数据表的单个或多个字段为连接字段，连接方式包括左连接、右连接、内连接、全连接。 image2020-5-22 10:24:17.png 输入/输出 输入 两个输入端口，用于接收两个数据集。 输出 一个输出端口，用于输出连接后的结果。 参数设置 设置JOIN的参数： image2020-6-2 15:49:9.png 设置说明如下： 参数 说明 选择左表字段 用于选择通过左侧输入端口连接的前置节点资源输出的数据集的列
