交通物流解决方案

以《交通强国建设纲要》为指引,依托华为云的云-边-端优势,面向交通物流行业中的城市交通、高速、物流、航空、港口等领域,构建“出行一张脸、运行一张图”的全程互联大交通体系,协同各种交通方式,提升运营服务效率,最终实现“人悦于行、物优其流”

 
 
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    物流公司数据仓库设计事实表 更多内容
  • 事实表接口

    事实接口 查找事实 删除事实 查看事实详情 查看逆向事实任务 父主题: 数据架构API

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  • 新建事实表

    ,不勾选则无法同步。 管理事实 事实创建好之后,进入数据架构的“维度建模 > 事实”页面,您可以对事实进行编辑、发布、下线、查看发布历史或删除操作。 图5 事实管理 编辑事实事实中,找到需要编辑的事实,单击“编辑”,进入编辑事实页面。 根据实际需要编辑相关内容。

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  • 删除事实表

    写和校验。 3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 ids 是 Array of strings ID列,ID字符串。 del_types 否 String 删除类型。 枚举值: PHYSICAL_TABLE: 是否删除数据库物理,只针对能物化的生效(配置此值则表示删除)

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  • 查看事实表详情

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 查找事实表

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 查看逆向事实表任务

    查看逆向事实任务 功能介绍 查看逆向事实任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/fact-logic-tables/database 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 维度建模

    之后才能进行汇总的新建,将复合指标计算结果写入汇总中。 单击规范设计左侧“维度建模”,切换到汇总页面,单击新建,进入新增汇总编辑页面。 图5 汇总1 进入新增汇总编辑页面。填入所属主题、名称、编码、统计维度选择客户类型、数据连接类型、数据源、数据库和、Schema、资产责任人。

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  • 物流

    物流 下单后什么时候发货?怎么查看物流信息?

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  • 表设计

    防止可能出现的数据溢出。 1 的分区方式及使用场景 分区方式 描述 Range 数据通过范围进行分区。 Interval 数据通过范围进行分区,超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。 List 数据通过指定列按照具体值进行分区。 Hash 数据通过Hash散列方式进行分区。

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  • 表设计

    组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 的分布方式的选择如2 的分布方式及使用场景所示。 1 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication

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  • 表设计

    以防可能出现的数据溢出。 1 的分区方式及使用场景 分区方式 描述 Range 数据通过范围进行分区。 Interval 数据通过范围进行分区,超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。 List 数据通过指定列按照具体值进行分区。 Hash 数据通过Hash散列方式进行分区。

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  • 表设计

    支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】的存储类型是定义设计的第一步,用户业务类型是决定的存储类型的主要因素,存储类型的选择依据请参考1。 1 的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存

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  • 表设计

    关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 的分布方式的选择如1所示。 1 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication

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  • 表设计

    【建议】的分布方式的选择一般遵循以下原则: 2 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度、数据量较小的事实。 Range

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  • 表设计

    【建议】的存储类型是定义设计的第一步,客户业务类型是决定的存储类型的主要因素,存储类型的选择依据请参考1。 1 的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。 增、删、改操作较多的场景。 选择分区方案 当中的数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    多维模型是由数字型度量值组成的一张事实连接到一组包含描述属性的多张维度事实与维度通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型,以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。 在 DataArts Studio 数据架构中,维度建模是以维度建模理论为基础,构建总线矩阵、抽象出事实和维度,构建维度模

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  • 示例:某公司权限设计及配置

    运维团队:负责查看并监控所有资源使用情况的团队。 访客:预留的只读权限团队,指那些仅具有查看资源权限的人员。 通过1,给公司不同的职能团队设置不同的权限,可以实现各团队之间权限隔离,各司其职。 1 权限设置 职能团队 需要授予的策略 权限说明 行管团队 U CS FullAccess UCS服

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  • 账表设计

    于日后按分类查找报。 图3 账分类 在账分类上新建报,设置报编码、名称等信息。 图4 新建账 新建报后报是没有样式的,还需要针对新建的报设计该报的格式。设计格式之初,首先选择合适的数据模型,然后进行报格式设计。 图5 数据模型选择 根据业务需要的样式拖拽左侧

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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 选择分布方式 选择分布列 使用分区 选择数据类型 查看所在节点 父主题: 最佳实践

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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 使用分区 选择数据类型 父主题: 最佳实践

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  • 供应链物流

    供应链物流 基于 区块链 服务,同时结合物联网技术,构建由生产商、仓储、物流商和客户作为参与方组成的协作联盟,将货物从生产,仓储、干线物流,经销商,本地物流一直到客户全流程信息的可信记录,解决了信息孤岛,信息流转不畅,信息缺乏透明度等行业问题。 行业现状及痛点 纸质单据 很多环节仍然

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