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linux上weblogic安装.
worddav6322adb1fea53e852b20e7e98594a577.png 2.安装JDK 压缩JDK包tar -zxvf jdk~ worddave9d4d5feebbf5f9d52bdf27fe9026ee9.png 3.配置环境变量 在/etc/profile文件下添加： export JAVA_HOME=/home … 执行命令使配置文件立即生效 #source /etc/profile 5. 验证JDK安装成功与否 #java-version 结果如图： worddav062f6bb288bc85d5f5aea8f03ce66f57.png 6.创建帐号及设置密码 useradd集群安装部署（NFS）
# 示例 docker swarm join --token SWMTKN-1-3sp127u2zzms62cql5laxi93yrk01m1f64s5ulx4bx67reuwhz-e5j4s1nq0mpnvp9asgmic6jah 192.168.1.59:2377 其他命令 #查看当前 Swarm 集群的状态，包括所有节点的信息，可以在任意管理节点上运行 docker node ls 为了避免网络配置影响docker 集群的启动速度，可以做以下配置。 修改//etc/resolv.conf，全部注释掉 worddav797a2f197211a65c9419aa47bc46b9f2.png 启动aichat集群 在节点SSAS 2008 使用经验汇总
1、Cube的定义 1.1 如何定义父子维 首先 ，给大家看一下创建父子维度时所要使用的维表，如下图所示。注： 这里需要说明一下，因为我们要做的是父子维度，所以我们要使用的表必须要有父子关系，即表中要有"上级代码"这一列。 worddavf533d15986448f32b56a1485698a1f … worddav76fd330e5775114fdd735be6232586c2.png 选择使用现有表，点击下一步，如图： worddav9f8c68a691536e27485e75ee7be45052.png 如上图所示，我们有4项工作要做： ★选择维度对应的数据源视图 ★选择维度对应的主表 ★选择维度的主键值，如果有多列主键，请选择多列清除指定模型的缓存
('freequery.common.util');util.remoteInvoke(‘AugmentedDataSetForVModule’,’clearCacheByDatasetId’,['I82808081017f72bb72bb395f017f72bb395f0000']) 1、 后端调用 … ： AugmentedDataSetForVModule.getInstanceSAugmentedDataSetForVModule.getInstance().clearCacheByDatasetId("I82808081017f72bb72bb395f017f72bb395f0000"); 计划任务调用示例 //下面一行填数据模型的ID var datasetId⬝ 部署问题排查思路
1、安装前确认 Ø 安装包类型 ——根据操作系统，CPU架构确认安装包类型，x86和arm架构的机器使用不同的安装包。 查看操作系统： cat /proc/version image2021-12-6_11-1-25.png 查看CPU架构： lscpu image2021-12 … ：certutil -hashfile smartbi.war MD5 image2021-12-6_11-2-1.png linux上查看md5校验码命令： md5sum 需要校验的文件 示例：md5sum smartbi.war image2021-12-6_11-2-11.png Ø 用户权限 ——所拥有权限能否Echarts图形-扩展属性：鼠标提示 - 散点图数据标签显示名称
（本文档仅供参考） 问题 如何实现在散点图上直接显示产品名称，如“海鲜”？ image2019-4-12 13:0:28.png 解决方案 可直接通过扩展属性实现： { "series": [{ "label": { "normal … ];}" } } }] } 效果： image2019-4-12 12:59:52.pngEcharts图形-扩展属性：数据标签 - Echarts树图去掉指标名称的显示
（本文档仅供参考） 问题 echarts树图想要去掉指标名称的显示，如下图的销售额： image2021-12-30_10-4-51.png image2021-12-30_10-5-17.png 解决方案 可以使用如下扩展属性： { "series": [{ "label": { "formatter": "function(param) {return param.data.displayValue}" } }] } image2021-12-30_10-5-44.png指标模型-事实表结构管理
%B5%84%E6%BA%90%E6%9D%83%E9%99%90%E2%80%94%E5%8F%B3%E9%94%AE%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%8E%88%E6%9D%83-%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%95%8C%E9%9D%A2。 事实表排序 事实表目录节点排序是对目录下面的事实 … 。 image2022-1-1_10-45-12.png第三课：服务端宏
= 80; //设置纵向文字间隔 var fontSize = 15; //水印文字大小 var color = new Color(0xFF7F24, false); //设置水印文字颜色，第一个参数为16位RGB颜色值 var angle = 315; //设置水印倾斜角度 var … = 15; var y = yblank; for (var k = 0; k < 30; k++) { for (var j = 0; j < 12; j++) { graphics.drawString(drawStr, x, y购物篮分析
} 性别 字符串 取值为{F,M} 年龄 浮点型 物品 字符串 数据接入 在实验中添加 数据源 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 节点，将购物篮数据读取进来，部分数据如图所示： 2022-02-10_17-12-42.png 数据处理 根据本案例分析的是商品之间的关联性，需要收集到用户购买的物品列表，通过 聚合 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940625 节点根据用户
