永洪商业智能解决方案实践

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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应用场景 固定式报表/大屏制作场景 场景简介：DataArts Insight支持快速搭建固定报表/大屏，实现全自然语言交互的BI自助分析，让一般业务人员和管理者也能轻松获取和分析数据。 业内痛点：业务涉及表多，报表响应慢；报表交互和样式复杂，调试工作量大。 产品优势：高性能BI

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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能

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数据开发与治理 数据源管理与数据标准管理 数据建模 数据开发 数据血缘、资源管理、函数管理和变量管理 数据发布CI/CD、任务运维 数据质量管理 元数据管理 数据资源管理 数据服务管理 数据安全 父主题： 产品操作

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数据开发应用示例 操作场景 数据治理中心 DataArts Studio 帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 下面介绍如何调用创建脚本API创建脚本，API的调用方法请参见如何调用API。 前提条件 您

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数据服务开发 数据服务共享平台（DSP）数据服务开发可分为在线开发和离线开发两种。离线开发是只通过Studio进行数据模型开发和Web服务的开发，离线开发的模型只需通过平台部署即可，此处不再赘述。本节内容主要是面向在线开发。 实时数据服务 单表服务 通过平台数据资源目录，可以关联

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开发和部署HetuEngine UDF 开发和部署HetuEngine Function Plugin 开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 开发和部署HetuEngine UDF 父主题： 使用HetuEngine

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开发和部署HetuEngine UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用HetuEngine UDF。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3.0版本为例。

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迁移开发数据 数据导出 数据导入 通过配置数据导入模板，进行数据导入 父主题： 系统管理

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开发并管理数据 在监控服务创建数据表 将接入数据导流至数据表中 将数据汇聚至MPPDB表 根据表或任务类型查看数据血缘 父主题： 使用监控服务进行资源及业务监控

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数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。

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同理完成柱图和表格的制作，最终效果如图11所示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。

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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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查看工作空间内的数据资产 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 搜索：在进行数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据。 详情：使用数据地图根

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数据开发进阶实践 周期调度依赖策略 离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 补数据场景使用介绍 作业调度支持每月最后一天 获取SQL节点的输出结果值 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 数据开发调用数据质量算子并且作业运行的时候需要传入质量参数

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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影的总评分和参与评分的用户数，过滤掉参与评分的用户数小于3的记录，返回电影名称、平均评分和参与评分用户数。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 创建一个DWS SQL脚本，以通过DWS SQL语句来创建数据表。 图1

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击已创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性，如字段名称和分布类型。另外可以通过列表下方的“描述性统计”按键来统计字

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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