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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组网和开发模式 CC-Gateway采用服务端对服务端的对接模式，如图1所示。 图1 CC-Gateway组网 父主题： 简介

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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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SQL和Spark Streaming应用开发指导。MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站：http://spark.apache.org/docs/2.2.2/。 图1 Spark架构 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Pyth

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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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。 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。 优势：高性能BI引擎支持

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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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步骤2：数据开发 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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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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source_sdi节点：为 CDM Job节点，通过CDM节点将OBS上的数据导入到 MRS Hive的原始表中。其中CDM集群名称和作业名称分别选择在步骤3：数据集成中的集群和迁移作业（图中仅为示例，以实际集群名和迁移作业名为准）。 图8 source_sdi节点属性 demo_etl_sdi_dwi节点：为MRS

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运维数据开发 运维数据开发概述 Kafka数据管理 HDFS数据管理 Hive数据管理 MPPDB数据管理 ClickHouse数据管理 Druid数据管理 CSS 数据管理 Influxdb数据管理 Prometheus数据管理 OBS数据管理 CES数据管理 Batch Task离线开发

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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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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字

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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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运维数据开发 运维数据开发概述 Kafka数据管理 HDFS数据管理 Hive数据管理 MPPDB数据管理 ClickHouse数据管理 Druid数据管理 CS S数据管理 Influxdb数据管理 Prometheus数据管理 OBS数据管理 CES数据管理 Batch Task离线开发

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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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AI应用开发和调试 ModelBox基本概念 开发AI应用 调试AI应用

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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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