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性能优化自动优化计算公式
（本文档仅供参考） 【系统选项】-【性能优化】处【自动优化】的计算公式为？ image2024-7-27_17-7-40.png 数据集单次查询最大单元格数、单线程抽取数据行数、报表最大单元格数、电子表格分组/Excel融合分析报表取数最大行数、透视分析单次查询数据行数、资源定义缓存个数、报表结果缓存个数、数据集结果缓存个数。 以上计算公式为：（JVM最大内存/2g）*系统默认值，其中JVM内存单位为g。部署数据挖掘-单机
。 可选,，组合查询，ETL设置缓存，挖掘任务从不同节点执行等场景需要使用Hadoop Python执行节点 python 执行环境，主要承担实验引擎发送过来的python计算任务。 可以横向扩张，实验引擎会根据负责均衡策略把python计算任务分发到不同节点。 可选 单机数据挖掘部署参考部署部署数据挖掘-集群
可用。 Hadoop 分布式系统基础平台，主要存储计算任务的中间结果数据。 可选，组合查询，ETL设置缓存，挖掘任务从不同节点执行等场景需要使用Hadoop Python执行节点 python 执行环境，主要承担实验引擎发送过来的python计算任务。 可以横向扩张，实验引擎会根据负责均衡策略向导创建命名集集合
1、概述 命名集是为重复使用而创建的一组维度成员或集表达式，例如用于多维表达式查询中。可以通过组合多维数据集数据、算数运算符、数字和函数来创建命名集。 例如，可以创建一个名为“前十位工厂”的命名集，它包含“工厂”维度中具有最高的“产量”度量值的十个成员。 然后最终用户可以在查询中使用“前十位工厂”。 例如，最终用户可以将“前十位工厂”放置在一个坐标轴上，将包含“产量”的“度量值”维度放置在另一个坐标轴上。 2、定义命名集 2.1 入口 入口1：数据模型 命名集入口.png 入口2：仪表盘 image2023-1-31_14-42-5.png 在仪表盘创建的命名集只针对该资源生效，不会保存在模型中！如果引擎设置
当需要第一次使用组合查询时，需要配置Tuna数据源。 上传自定义Python节点包 1、打开 系统运维>数据挖掘配置 中的引擎设置，参考模板编写Python自定义节点包文件，详情请参考 自定义Python节点规范.doc 。 18.png 2、点击 选取文件 按钮，上传压缩包： 19.png交互式仪表盘-图层区
布局容器是根据仪表盘的图层结构虚拟出来的一个承载对象，它用于将多个组件组合在一起，便于用户批量对这些组件进行布局设置和位置移动。 布局容器选择的规则是： 1、选择对象：仪表盘中的组件，或者图层中的某组件；图层中的“水平”或“垂直”节点； image2021-3-15_18-8-43.png 2、确定容器区域：选中自由布局-布局工具
组件在移动或调整大小过程中，通过智能参考线能够快速和参考组件对齐（单边对齐、居中对齐、双边对齐） 组合在使用智能参考线时，以被选中拖动的组件来对齐其他组件。 类型 效果 对齐 单边对齐 智能参考线.gif 居中对齐 双边对齐 大小参考 同高引擎设置
节点。 更改节点帮助信息 修改节点的帮助指引信息，支持公式。 配置Tuna数据源 ETL或挖掘中当需要第一次使用组合查询时，需要配置Tuna数据源。 上传自定义Python节点包 1、打开 系统运维>数据挖掘配置 中的引擎设置，参考模板编写Python自定义节点包文件，详情请参考访问ip限制
引言说明 填写的ip格式说明 * 1.允许所有IP -> * * 2.精确指定某个ip -> 10.10.11.11 * 3.指定多个ip地址 -> 10.10.11.11,10.10.11.21,10.10.11.31 * 4.指定某个ip段地址 -> 10.10.11.1-10.10.11.254 * 5.指定ip支持标准的掩码 -> 10.10.11.0/24 以上格式可以一个或多个组合，多个时以逗号分隔开，示例如下： 10.10.11.11,10.10.11.21-10.10.11.31,10.10.101.0/24 范围说明——允许访问的ip，即白名单。 不在范围内访问ip限制
引言说明 填写的ip格式说明 * 1.允许所有IP -> * * 2.精确指定某个ip -> 10.10.11.11 * 3.指定多个ip地址 -> 10.10.11.11,10.10.11.21,10.10.11.31 * 4.指定某个ip段地址 -> 10.10.11.1-10.10.11.254 * 5.指定ip支持标准的掩码 -> 10.10.11.0/24 以上格式可以一个或多个组合，多个时以逗号分隔开，示例如下： 10.10.11.11,10.10.11.21-10.10.11.31,10.10.101.0/24 范围说明——允许访问的ip，即白名单。 不在范围内
