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计算度量与计算列的区别
1 概述 在数据分析领域，计算列和计算度量是极为常用的数据加工方式。 计算列在数据模型的表层面，通过给模型中指定表/查询添加新的物理列实现数据的二次计算与转换； 计算度量则借助多维表达式（MDX），以虚拟字段的形式，在报表生成阶段动态完成计算任务。由于两者特性各异，在实际应用场景中，我们需依据具体需求，灵活选择计算列和计算度量，实现高效的数据处理与分析。 2 计算类型使用场景介绍 类型 场景描述 适用功能 明细级别计算 数据源行级别计算、转换字段类型、数据分割等 计算列、分组字段 聚合/汇总计算 求平均值、最大值、求和等 原子度量、计算集成资源参数传递失败
（本文档仅供参考） 问题现象： 在集成时需要拼接集成的链接，但是在通过拼接好的集成链接访问资源时发现直接访问报错或者是访问成功了之后发现参数未正常传递。 image2025-1-25_12-33-49.png 问题原因： 1、集成参数json。参数传递失败或访问异常大概率是未使用正确的参数传递方式导致的。以透视分析举例，其他资源基本一致。如下透视分析资源上有一个名为年的参数，年份参数有一个默认值2020，在集成到其他系统的时候需要打开资源的时候按照集成系统输入的年为准，则需要在请求链接中拼接资源的参数信息。 如从第三方系统传递年份参数2021的值到集成的即席查询中，则参数的json就需要写成： 参数示例1系统监控
活动。 堆打印 列出目前JVM堆中所有对象个数及占用的内存数，用于性能问题的监控、诊断和分析。 对象池 用于查看系统对象的使用情况，使用后是否被释放，辅助分析系统性能问题。 对象缓冲池可以增强系统在并发时的性能，减少服务器的压力，提高用户报表查询速度。 类查找 通过输入类名，查看类所在路径。用于解决系统调试工具集
提供给运维人员的管理、查询、操作等工具。如：系统检查、宏控制台等。 功能入口 1、选择系统快捷菜单 系统运维 ，或者选择“系统导航栏”的 系统运维 ，如图： 01.png 2、选择“系统运维”界面主菜单 调试工具集 ，如图： 09.png 弹出“调试工具集”界面，如图： 10.png查看异常日志
查询某个时间段内的异常日志，并可以将异常数据、异常原因导出。 功能入口 选择系统导航栏的 系统运维 ，在“系统运维”界面主菜单选择 导入异常日志 。 wiki7.png 只有当Excel导入模板中的“异常处理规则”设置为“继续执行”，并且在导入数据时出现异常数据，才会被记录到异常日志中。 wiki6.png报表专题 ⬝ 参数面板设计
参数即报表查询筛选条件，用户通过切换参数值刷新报表数据。 canshu.jpg WEB电子表格支持参数布局，使参数面板美观简洁，详情请参考 报表专题 ⬝ 参数面板设计 ⬝ 参数布局。 WEB电子表格支持对参数进行管理，设置参数映射关系、参数类型、参数值等，详情请参考 WEB电子表格-参数管理。调试方法
脚本调试会比较困难，推荐使用内置的logger对象打印日志输出，在用户日志、系统监控日志中查看，以便辅助调试。 执行脚本查询如果出现报错，需要看日志中的具体报错，具体定位问题。 logger.info("这是info信息"); logger.debug("这是debug信息"); logger.error("这是error信息"); image2023-9-8_16-47-39.pngdocker部署提示connection refused
（本文档仅供参考） 问题： docker环境安装数挖执行./load_mining_image.sh，提示connection refused，具体提示信息为WARNING! Using --password via the CLI is insecure. Use --password-stdin。 image2020-9-16_14-13-6.png 解决方案： harbor没启动成功导致执行命令中出现该提示。使用 systemctl start harbor命令启动harbor，并通过命令docker ps | grep harbor 在启动完成后查询harbor情况即可。数据挖掘-PYTHON脚本
随着大数据时代的到来，Python已经在数据处理、数据可视化、机器学习等领域受到广泛应用。本文将介绍如何在smartbi中编写Python脚本，利用其丰富的科学计算扩展库，满足更多数据处理和分析场景，提高生产效率。 功能概述 Python脚本功能，支持用户编写Python代码，以便实现更自由、更高效的数据处理、数据分析操作，丰富了数据建模过程。 操作说明 （1）功能入口 从左侧资源树的 脚本模块 拖拽出“Python脚本” 节点到画布中。 入口.png （2）数据输入 用户可根据实际情况，对“Python脚本” 使用1~3个输入口（dataframe1~3）来获取数据，然后在Python脚本中按需修改dataframe作业流实现根据业务表数据判断执行下游分支节点
（本文档仅供参考） 期望在使用ETL和作业流实现数据调度时，根据某业务库数据去判断执行是否执行下游节点或执行下游哪个节点。 V10版本： 示例场景：获取某用户表用户数，根据用户数判断执行下游哪个节点。 image2024-12-19_16-56-14.png 新建公共参数：在公共参数中通过编写SQL语句，获取用户表的用户数。 image2024-12-20_9-40-19.png image2024-12-20_9-40-28.png 新建ETL：在etl中引用公共参数。 image2024-12-20_9-46-35.png 新建作业流：在作业流中引用etl
