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服务引擎
的节点运行的数据是否进行存储到本地。 6 节点数据是否计数 节点数据是否进行条数统计。 7 节点数据目录 指定节点数据的存储目录。 8 节点日志目录 保存实验引擎运行时产生的日志目录。 9 节点数据存储行数 保存拖拽过程中etl节点，特征工程节点，算法节点运行时预览的数据行数指标模型-数管部门数据审批
“合同事实”，在操作栏中单击 打开，打开该事实表的编辑页面：按照下图增加字段“合同金额”，并单击 保存 按钮。 指标管理-16.png 5、返回到流程处理界面，设置好“合同金额”的事实表和字段： 指标管理-17.png 6、由于该指标所属的事实表已经绑定自助ETL，因此直接审核没问题后，单击 提交 按钮。此时指标模型-权限说明
数据模型”操作入口。 资源权限 指标模型正常使用必须要授权的资源有：指标模型资源树各节点目录及资源、指标存储库及库表、自助ETL。 维度、指标、维表、事实表、数据模型的资源权限相互独立，无相互继承权限的逻辑。服务引擎
的节点运行的数据是否进行存储到本地。 6 节点数据是否计数 节点数据是否进行条数统计。 7 节点数据目录 指定节点数据的存储目录。 8 节点日志目录 保存实验引擎运行时产生的日志目录。 9 节点数据存储行数 保存拖拽过程中etl节点，特征工程节点，算法节点运行时预览的数据行数Clickhouse抽取报错：Too many partitions for single INSERT block
（本文档仅供参考） 现象： 自助ETL抽数到clickhouse中时，抽取失败，报错： ClickHouse exception, code: 252, host: 10.28.3.101, port: 8123; Code: 252, e.displayText() = DB::Exception: Too many partitions for single INSERT block (more than 100). The limit is controlled by 'max_partitions_per_insert_block' setting. Large number of partitionsMPP连接异常
: Connection refused (Connection refused) image2023-7-18_9-58-43.png image2023-7-18_10-7-0.png 解决方案： 1.检查用户的ETL设计是合理的，每一次出错后，重试机制都发挥了作用； 2.检查高MPP写入的吞吐量高速缓存数据预处理是什么机制，数据处理流程是什么？
使用Smartbi的“自助数据集”、或“自助ETL”等功能，把加工的数据抽取到Smartbi高速缓存库中，然后报表再从Smartbi高速缓存库中查询数据，从而提高报表访问速度。这里主要是通过压力转移、提前计算等手段提高sql执行速度。 高速缓存库的原理 高速缓存库有什么用中英文转换后有个别菜单不转换为英文
（本文档仅供参考） (当前设置方法支持版本：V10.5及以上版本) 问题详情： 1) 数据连接 system知识库，知识库下的表关系视图、计算字段、过滤器、业务视图等，不转换为英文（但是在增加系统选择项后添加的数据连接表关系视图等可以转换为英文，之前添加的不能转换） 2)数据准备 指标模型 作业流 ETL自动化不转换为英文 规避方案： 1）去掉或更改资源树节点的别名； 2）（进行删除前请先备份知识库/以及相关表）去掉后指标模型目录无法更改，在数据库执行命令：“ DELETE FROM t_restree WHERE c_resid='PUBLIC_METRICS_MODELS' ”； 3）实现临时删除，若要添加各类组件日志获取方式参考
/server.log ETL：/usr/local/engine/logs/experiment.log Export：/usr/local/smartbiExport/plugins/ScreenshotApp/logs/NodejsHttpServer.log 十、Linux一键部署包含的组件服务日志3、部署Hadoop
，SmartbiMPP部署服务器ip都加上--> <!-- ETL/数据挖掘中的组合查询节点，需要SmartbiMPP访问hdfs--> <!-- 增加以下配置 --> <property> <name>security.client.protocol.hosts</name> <value … </description> </property> <!-- 这里把实验引擎ip,python执行节点ip，spark部署机器ip，hadoop部署机器ip，SmartbiMPP部署服务器ip都加上--> <!-- ETL/数据挖掘中的组合查询节点，需要SmartbiMPP访问hdfs--
