各设置项说明如下:
名称 | 说明 | |
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引擎地址 | Smartbi平台与实验引擎通信的地址,格式为http://ip(或机器名):引擎服务端口,如http://smartbi-engine-experiment:8899,绑定引擎可参考启用身份认证 | |
服务地址 | Smartbi平台与服务引擎通信的地址,格式为http://ip(或机器名):引擎服务端口,如http://smartbi-engine-service:8900,绑定服务同上原理! | |
代理地址 | Smartbi proxy的地址,方便服务调用的外部地址里使用 | |
Python代理器启动命令 | 启动Python环境的agent命令,方便Python代理器启动时使用 | |
全局词典文件地址 | 全局词典文件的路径,文件后缀只能为txt、dic、dict,文件中每行一词 | |
自定义Python节点包模板 | 如果自定义的Python脚本涉及算法训练、预测、评估,且希望和产品内置的训练、预测、评估节点兼容使用,则下载自定义Python算法节点包模板;否则下载自定义Python节点包模板。 | |
自定义Python算法节点包模板 | ||
上传自定义Python节点包 | 添加自定义Python节点,详情请查看 上传自定义Python节点包 。
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上传自定义java扩展包 | 添加自定义java节点,详情请查看 挖掘如何自定义java节点 。 | |
更改挖掘树结构 | 自定义挖掘左侧节点树。 | |
更改ETL树结构 | 自定义ETL左侧节点树。 | |
在线节点开发 | 支持通过SQL来编写节点处理逻辑,在线开发通用可配置的自定义节点。 | |
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。 |
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 。
2、点击 选取文件 按钮,上传压缩包:
3、上传成功后刷新页面,上传的自定义节点会出现在节点资源树的自定义模块目录下(一次只能上传一个节点):
勾选“覆盖上传”选项可以上传重名文件,且已有文件会被覆盖。
点击 管理已上传节点 按钮,弹出“自定义节点列表”弹框,可对上传的自定义节点进行查看和删除。