需求场景 用户拥有1千多台设备,分布在不同城市的多个厂区,每个设备上的传感器大概每5秒采集并上传数据到 物联网核心套件 (IoT Core)或 物接入 (IoT Hub) 的 MQTT 当中作为第一个 source,一些维度信息存放在 云数据库 (RDS)作为第二个 source,在我们 BSC 中创建 SPARK_STREAM/SQL 类型的作业用于每分钟报警次数的统计,并实时将处理结果推送到 云数据库
灵活性:支持多种数据源,包括关系型数据库、NoSQL数据库和对象存储。 查询优化:Trino提供了多种查询优化策略,如广播连接和分布式哈希连接,以提升性能。
用户也可以自己选择颜色,添加的配置行分别对应每个卡片 效果如下图: 核心指标的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置: 涨跌幅从模型中选取 如果您的数据库里 已经存储了计算好的涨跌幅 字段, 那么您可能希望像这样进行建模: 同时需要在控制面板里面取消 涨跌幅自动计算 选项的勾选。
flinksql 作业) flinkjar(flink 自定义作业) streamingjar(sparkstreaming jar作业) streamingscala(sparkstreaming scala作业) pipeline(可视化作业) shell(shell 作业) python(python 作业) sparksql sparkscala pyspark spark jdbc hsql
Mongo数据源 SQL 建模方式 Sugar BI 中 MongoDB 可以使用 SQL 建模 方式进行数据的可视化 ,但是 MongoDB 本身不支持 SQL 语句,所以它的数据绑定方法比较特殊。 在 SQL 模型编辑里参考如下图所示的方式配置: 其中 SQL 语句 里对应的是 Mongo 的 Query 命令。
4*yjQ&8NJh' --default-character-set=utf8 < sql/face.sql 8、检查数据库是否启动成功 ps - ef | grep mysql Step3:部署应用服务 3.1 应用单实例部署说明 1、获取部署包安装文件下载链接,下载部署包。
二、代码实现 调用Api要先获取access_token,获取的代码如下 static String getAccessToken() throws IOException { MediaType mediaType = MediaType.parse( application/x-www-form-urlencoded ); RequestBody body = RequestBody.create
二、代码实现 调用Api要先获取access_token,获取的代码如下 static String getAccessToken() throws IOException { MediaType mediaType = MediaType.parse( application/x-www-form-urlencoded ); RequestBody body = RequestBody.create
若选择了增量同步,可以指定增量同步过程中同步的SQL语句类型,当前可选的SQL语句类型包含:INSERT、UPDATE、DELETE,不支持DDL语句的迁移,如下图所示。 如上图所示,增量同步当前支持两种可选的迁移方案:物化视图日志(mlog)方案和归档日志方案(logminer)。
若选择了增量同步,可以指定增量同步过程中同步的SQL语句类型,当前可选的SQL语句类型包含:INSERT、UPDATE、DELETE、DDL;此外若选择了DDL语句的同步,可以额外指定是否过滤特殊的DDL同步,如DROP、和TRUNCATE语句,如下图所示。 传输对象包含两种选择类型: 整个实例 和 手动选择 。