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基于impala数据源创建原生SQL查询报错
（本文档仅供参考） 问题说明 测试impala连接成功后，尝试使用原生sql查询，查询数据，有一张表查询报错，日志如下，帮忙看下是何问题？ image2019-5-22 17:21:40.png image2019-5-22 17:22:14.png 解决方案 此错误是JDBC驱动抛出的异常，有可能有如下两个原因： 1、数据库文件损坏，需要找数据库管理员分析问题。 2、对应数据库的端口号没有开放，需要找数据管理员开放相关端口。数据门户以编辑模式打开透视分析、即席查询
1.需求背景 在数据门户中，业务人员打开透视分析和即席查询，看不到筛选器的操作符，影响到业务人员的理解和使用。 2.功能说明 在数据门户中，以“编辑模式”打开“透视分析”、“即席查询”。 生效资源 透视分析、即席查询 3.使用说明 3.1. 扩展包部署 扩展包 … 之前，请做好知识库以及扩展包的备份。 3.2.“系统选项”设置 在“运维设置”-“系统选项”-“公共设置”中，对 “数据门户默认打开模式” 属性进行设置即可。 请清空浏览器的缓存。 image2024-12-3_15-0-52.png 3.3.展示效果 重新登录后，在 “数据门户” 中，打开Excel导入模板导入到hive数据库报错：default please use full queue path instead.
（本文档仅供参考） 问题说明 Excel导入模板导入数据到hive数据库时会有如下报错内容，该如何解决呢？ image2024-7-27_11-15-59.png 解决方案 从日志中反馈的信息分析是在执行insert语句的时候驱动提示的报错。经和hive数据库方沟通，具体报错信息其实是在执行插入的时候没有提交“队列”引起的，通过JDBC方式插入数据的时候可以通过：SET mapreduce.job.queuename=xxx(具体指定的队列名称)，这个语句设置要插入的队列。而对于BI来说，可以在数据源连接字符串的时候添加这个参数处理：tez.queue.name http参数中如何实现自动获取工作日的数据
此文档仅供参考，且不同数据库不同语句，此文档语法是Oracle数据库 现象 有时候需要实现参数的默认值自动等于工作日的前一天，且需要跳过节假日，如何实现？ 实现方法 需要写sql语句来实现，实现思路使用case when ，当星期等于1的时候需要显示上周五的数据，当星期等于6或者7的时候需要显示星期五的数据，当星期等于其他的时候就显示前一天的数据。语句如下： select TO_CHAR(CASE WHEN "星期" = 1 THEN "日期" - 3 when "星期" = 7散点图数据标签设置
dataset = series.data; series.label = { show: true, position: "top", formatter: "{@[2]}" //{@[n]}：数据中维度n的值，如{@[3]}` 表示维度 3 的值，从 0 开始计数 … , "position": "top", "formatter": "function (param) {return param.value[2];}" } } }] } 示例资源：散点图数据标签设置.xml 散点图数据挖掘-特征离散
概述 特征离散的作用是将连续的数据进行等距离散化，就是把连续特征分段，每一段内的原始连续特征无差别的堪称同一个新特征，用户可以根据数据的特征自定义离散区间。 输入/输出 输入 没有输入端口 输出 一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用 … 该节点与抽取、变换节点组合使用； 图片6.png 示例 使用“银行零售客户流失”数据，将是否代发客户、月均代发金额、性别、最多代发金额等特征进行等距离散化，结果如下图： 图片7.png 特征离散散点图数据标签设置
dataset = series.data; series.label = { show: true, position: "top", formatter: "{@[2]}" //{@[n]}：数据中维度n的值，如{@[3]}` 表示维度 3 的值，从 0 开始计数 … , "position": "top", "formatter": "function (param) {return param.value[2];}" } } }] } 示例资源：散点图数据标签设置.xml 散点图数据挖掘-特征离散
概述 特征离散的作用是将连续的数据进行等距离散化，就是把连续特征分段，每一段内的原始连续特征无差别的堪称同一个新特征，用户可以根据数据的特征自定义离散区间。 输入/输出 输入 没有输入端口 输出 一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用 … 该节点与抽取、变换节点组合使用； 图片6.png 示例 使用“银行零售客户流失”数据，将是否代发客户、月均代发金额、性别、最多代发金额等特征进行等距离散化，结果如下图： 图片7.png 特征离散数据挖掘-自定义离散
概述 将连续的属性进行离散化操作，方便数据挖掘处理。用户可自定义规则进行离散化操作。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出增加了离散后的字段的数据集。 参数设置 参数名称 说明 … 。 后缀默认值为Buckerizer。 示例 使用“银行零售客户流失数据”，进行自定义离散化，自定义规则将年龄字段离散区间设置为-INF,20,30, 40,INF，其他字段区间为空，输出结果如下图： 图片8.png 自定义离散数据挖掘-自定义离散
概述 将连续的属性进行离散化操作，方便数据挖掘处理。用户可自定义规则进行离散化操作。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出增加了离散后的字段的数据集。 参数设置 参数名称 说明 … 。 后缀默认值为Buckerizer。 示例 使用“银行零售客户流失数据”，进行自定义离散化，自定义规则将年龄字段离散区间设置为-INF,20,30, 40,INF，其他字段区间为空，输出结果如下图： 图片8.png 自定义离散
