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自助仪表盘-线图的数据点个数
（本文档仅供参考） 问题说明 自助仪表盘线图中，发现线图中的小圆点个数并不是根据数据量大小来生成的，有的时候数据量很大，但是圆点个数反而更少，而小数据量时，圆点个数反而更多。 而且也并不是一条数据对应一个圆点，或者一个坐标轴数据对应一个圆点的，请问这个小圆点的个数是怎么来确定的，能否在不影响x轴显示步长的情况下，设置他显示的频度？ 解决方案 自助仪表盘的图形<数据点>是根据图形画布的大小以及输出行数，自适应地显示的个数（如下图所示），目前还没有办法去控制数据点的显示个数与频度。 同样的输出行数，在画布较大的情况，此时数据点个数会比画布较小的时候更多的。 image2018-12-3 10:41:5.png自助ETL-数据查询
1. 概述 数据查询，是指将选择的Smartbi“数据查询”转换成二维宽表，供后续节点使用。 “数据查询”节点的部分查询类型执行依赖于高速缓存库，如果高速缓存库连接信息未正常配置，该节点无法正常执行。 高速缓存库配置的 url 地址建议使用 ip 方式连接，不推荐使用域名的方式连接。 必选依赖“高速缓存库”的节点(见下图红色框标记)：存储过程查询、生成日期表、java查询，脚本查询； 不依赖“高速缓存库”的节点(见下图蓝色框标记)：“sql查询”，“可视化sql查询”，“模型明细查询”，“模型汇总查询”；其中前面2个（“sql查询”，“可视化sql查询”），如果sql依赖的原始数据库ETL不支持，则还是会依赖“高速缓存库部署Smartbi数据挖掘/SmartbiETL集群
数据挖掘组件介绍 部署Smartbi 数据挖掘引擎集群需要部署以下组件： 服务名称 简介 数据挖掘-执行引擎 负责接收Smartbi 发送执行请求。 通过解析执行定义，生成spark 计算任务或python计算任务，分别发送给计算节点。 本身并不承担计算任务，只负责计算任务的调度跟分发。 数据挖掘-服务引擎 提供模型预测服务给第三放系统调用 Zookeeper 用于实现数据挖掘执行引擎和数据挖掘服务引擎的高可用。 Python执行节点 python 执行环境，主要承担执行引擎发送过来的python计算任务。 可以横向扩展，执行引擎会根据负责均衡策略SQL查询/数据集支持权限控制
1 概述 从安全角度上，产品正在逐步完善数据权限控制，避免出现数据安全性问题。 2 功能说明 1、在系统运维(运维设置) /系统选项/ 高级设置 增加了下面的设置项： 序号 选项 内容 1 RAW_SQL_APPLY_MASKING_RULE 如果在源表设置了脱敏规则，通过原生SQL数据集、SQL查询等方式取数，如果开启了该项，能正常继承到对应的脱敏规则，从而对数据进行脱敏处理。 系统系统默认false，即不开启(不生效)；设置成true，则是开启。 2 RAW_SQL_APPLY_ROW_PERMISSIONS 如果在源表设置了行权限，通过原生SQL数据集、SQL查询等方式5、测试数据挖掘集群
本节介绍smartbi连接数据挖掘执行引擎集群、服务引擎集群、Python以及测试服务是否正常运行。 测试数据挖掘前，请确认数据挖掘等相关服务已正常部署启动和相关的连接配置。 引擎地址示例：http://执行引擎节点1:8899,执行引擎节点2:8899 服务地址示例：https://服务引擎节点1:8900,服务引擎节点2:8900 Python代理器启动命令示例：./agent-daemon.sh start --master http://执行引擎节点1:8899,执行引擎节点2:8899 --env python image2023-11-2_9-52-14.png 1、数据挖掘集群高可用测试 1.1数据模型校验
1 概述 1.1 背景 在数据模型的编辑、使用过程中，因表结构错误、计算逻辑异常、参数配置不当等问题，常导致查询或抽取数据时出现报错。为解决这一痛点，Smartbi针对数据模型”校验“功能进行增强，旨在帮助用户快速定位并修复模型问题，减少问题排查成本，提升数据处理效率。 1.2 核心价值 自主解决问题：支持用户和运维人员在编辑模型时,通过“校验”能直接发现问题，减少对技术支持的依赖。 精准定位异常：通过可视化界面清晰展示错误类型与位置，辅助快速修复。 2 具体操作 以为产品内置的nortthwind 数据库为例，创建的数据模型如下 04.png 设置了关联关系、创建计算度量、计算列等，保存之后，想要信创版本数据连接支持情况-汇总
备注： 支持存储过程：存储过程只支持单个输出参数，而且OUT参数只支持游标类型。 选项中是“-”、，代表它不支持。 更多其他关系数据源可查看：数据连接支持情况-汇总 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=142969310。。 序号 数据库 数据源 数据模型 指标模型 自助ETL 数据模型引擎V2.0 电子表格 备注 内置驱动 支持导入文件 支持多catalog 支持存储过程 支持导入文件 支持生成日期表 支持分区 作为指标库 关系数据源(读) 关系表(追加) 关系表(覆盖) 关系表(插入或更新数据挖掘-数据的输入和输出
在数据挖掘的流程中，数据的输入和输出也是必不可少的。 因为需要导入数据才可以进行后续的数据预处理、分析、建模等；以及将最后的结果数据，导出保存在指定的目标库。 所以Smartbi分别提供数据源和目标源节点，满足数据的输入和输出。 数据源 Smartbi提供了几种数据源用于数据输入，分别是文本数据源、Kafka数据源、关系数据源、示例数据源、数据集、数据查询和Excel文件。 文本数据源 概述 文本数据源是指将HDFS读取的csv等数据文件导入到Smartbi中。 image2020-6-4 16:44:2.png 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 只有一个输出端口，用于基于数据模型的即席查询如何实现数据库的left join效果
（本文档仅供参考） 问题 目前有如下数据，基于数据模型的即席查询如何实现数据库的left join效果？ image2025-3-19_11-5-46.png image2025-3-19_10-58-21.png image2025-3-19_10-58-47.png 当前效果 image2025-3-19_11-6-21.png 理想效果 image2025-3-19_11-6-57.png 解决方案 开启【显示无数据项目】，设置项说明：即席查询中如何查看无事实数据的维度数据 image2025-3-19_11-7-39.png数据连接支持情况-汇总
备注： 支持存储过程：存储过程只支持单个输出参数，而且OUT参数只支持游标类型。 选项中是“-”、，代表它不支持。 序号 数据库 数据源 数据模型 指标模型 自助ETL 数据模型引擎V2.0 电子表格 备注 内置驱动 支持导入文件 支持多catalog 支持存储过程 支持导入文件 支持生成日期表 支持分区 作为指标库 关系数据源(读) 关系表(追加) 关系表(覆盖) 关系表(插入或更新) 建表 删除回退 execl模板导入 回写
