脚本 是 输入数据表的名字已自动映射为 data1 data2 data3 data4,也可以自定义数据表名;支持多条SQL命令,每条SQL命令以分号并且换行分隔,最终输出数据为最后一条SQL命令执行结果;每条SQL命令会生成表 temp view {单条SQL命令索引,从1开始},生成的表可以用于后续的SQL命令 使用示例 拖入两个数据集组件:数据集-1、数据集-2 拖入sql脚本组件,将数据集-
ps - ef | grep mysql 注:如果一键部署数据库服务失败,则参考 常见问题文档 8、开放数据库端口,并将命令加入rc.local 执行iptables - I INPUT - p tcp -- dport 5535 - j ACCEPT 并将该命令加入 / etc / rc . local Step3:一键安装鉴权和人脸识别服务 9、数据库安装成功后,开始进行鉴权服务和人脸识别服务的一键部署
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。
其他字段的详细介绍,请参阅 Stream Load 命令文档。 使用建议 Stream Load 只能导入本地文件。 建议一个导入请求的数据量控制在 1 GB 以内。如果有大量本地文件,可以分批并发提交。
在 SQL 模型编辑里参考如下图所示的方式配置: 其中 SQL 语句里的内容是 Redis 命令,每个图表只支持一个命令,不过可以通过 mget 来获取多个值,如下所示 另外还对 hmget、hgetall、zrange、xrange 命令做了特殊支持,它们的返回结果将会是对象的形式,以 zrange 为例, 官方例子 中 ZRANGE myzset 0 1 WITHSCORES 的返回结果是 [&
MySQL 5.7 目前最新的稳定版本,较之前的版本相比,增强了安全性能,提供了更丰富的功能,例如更多的SQL Mode,原生支持JSON数据类型,基于组提交的并行复制,组复制(Group Replication)等,以及多项性能改进。详细的新功能和性能提升列表,可参考MySQL官方文档。对新功能和性能要求较高的用户可以选择该版本的MySQL。
脚本作业 脚本作业类型 数据源类型 血缘获取方式 HIVE SQL hive、edapdatalake 系统解析 JDBC SQL mysql、sqlserver、clickhouse、oracle、doris、hana 系统解析 Spark SQL hive、edapdatalake 系统解析 PySpark 手动配置 Scala 手动配置 Shell 手动配置 Python 手动配置 SQL类脚本作业支持字段级血缘系统解析
SQL | QueryType | StartTime | EndTime | TotalTime | QueryState | +---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+ | 10441 | N/A
Engine) 和 时序时空数据库 (TSDB)消费。
方案概述 服务器 → BKAFKA → BSC →; BKAFKA / BOS → 其他 配置步骤 一个完整的 Spark SQL 作业由 source 表、sink 表和 DML 语句构成。