能够配置表格和单元格样式、必要时可以对表格列的字段公式进行改写。确认Datawind满足需要后,李小华在Datawind上建立了明细数据报表并将其嵌入到商品交易管理系统中,让每个相关运营同学都能快速查询获得想要的数据... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135653&x-signature=3lUgYpztnPasXmR5YmVuL8yngSc%3D)+ 显示「复制成功」,之后可以鼠标右键复制,或者键盘crtl+V即可。#### **(2)大屏**如图在列表页选择查看,打开之后复...
ce6d&x-expires=1716135653&x-signature=SNqtgtOJwN7V3DWUYAqiFtRMtdU%3D)*图:组合图表及透视图表* ### **2. 表格**在DataWind中,除了基础了二维表格渲染以外, **还为用** **户在单元格内提供条件... (点击链接查看详情),**DataWind重度使用了图表组件VChart和多维表格组件库 VTable。** 同时DataWind研发团队与VisActor团队深度合作,参与开源建设,使得一些个性化需求可以得到快速满足。 VC...
本文主要详细讲述DataLeap 中的 Notebook ,包括前期选型、技术路线、架构升级、调度方案、以及未来工作等五部分重点内容,带你详细了解Notebook。# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并...
制作看板的致胜秘诀主要体现在以下三个方面: **讲好故事(Tell a good story)**一个好的数据看板应当能够将数据连接到业务中,回答查看者的问题。查看者能够在短时间内准确无误的接收并理解数据的业务意义,洞察业务现状。 因此一个看板是否成功的制胜秘诀首先在于看板是否具有一个好的故事线。 **摆好数据(Present convincing data)**一个数据看板中通常包含十个及以上的图表,图表内又包含大...
一个好的数据看板应当能够将数据连接到业务中,回答查看者的问题。查看者能够在短时间内准确无误的接收并理解数据的业务意义,洞察业务现状。因此一个看板是否成功的制胜秘诀首先在于看板是否具有一个好的故事线。📚 📚 📚 怎么讲好故事?速速来看本文第二部分 👉 🗓 内容与结构篇 ### 2⃣️ **摆好数据(Present convincing data)**一个数据看板中通常包含十个及以上的图表,图表内又包含大量的数据信息,每一个图表该以何...
但单元格地址仅在其版本维度上有所不同。HBase 版本维以降序存储,因此从存储文件中读取时,将首先找到最新值。 2 数据模型操作HBase四个主要的数据模型操作是“获取”,“放置”,“扫描”和“删除”。通过 Table 实... 3.3 查看快照文件使用 quit 退出 HBase Shell,执行 hdfs 命令查看快照,可以看到名为 .hbase-snapshot 的快照文件 hadoop fs -ls /apps/hbase/dataSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.SLF4J: Foun...
1.2 字段说明1.2.1 events表说明 原为all_data表,现更名为events表。 本表查询范围为:用户SSID/UUID、事件、事件属性、事件公共属性、all_value类型的公共属性与业务对象属性。 字段 说明 stat_standard_id 统计... join子句中,也默认查询last_active_date>='2019-10-11'的用户。 值得注意的是,该案例的 典型错误写法 为: sql select gender, hash_uid, user_id from events as table_a left join ( ...
1.2 字段说明 1.2.1 events表说明 原为all_data表,现更名为events表。 本表查询范围为:用户SSID/UUID、事件、事件属性、事件公共属性、all_value类型的公共属性与业务对象属性。 字段 说明 stat_standard_id ... join子句中,也默认查询last_active_date>='2019-10-11'的用户。值得注意的是,该案例的 典型错误写法 为: sql select gender, hash_uid, user_id from events as table_a left join ( ...
目前大部分已通过火山引擎DataLeap对外提供服务,欢迎大家点击阅读原文体验。**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a0968bd2d2a64443aa54ee643898d0b8~tp... 而FlinkSQL消费任务就是中间的任务节点。 **●** 一个Kafka的topic里面可能会定义自己的schema,包括多个字段,例如schema里包含字段a、b、c,通过FlinkSQL任务,比如一个SQL:insert into hiveTable sel...
其中比较突出的是对实时性支持不足。如果我们把数据湖和实时数仓进行融合,利用实时数仓的快速分析能力去查询数据湖中的海量数据,势必将会给企业带来更高的价值。 数据湖和实时数仓具备不同特点: ... 增加新的 Catalog 会非常便捷。在 Catalog 下,通过 Create Catalog 可以方便地创建 Hive Catalog。创建完成后,即可切换到 Hive Catalog 中,通过 Show Database、Show Table 来查看 Hive 对应的 Database 和 Table。...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群## 需求背景火山引擎DataLeap数据探查上线之前,数据验证都是通过写SQL方式进行查询的,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135692&x-signature=CN%2FvNXTdrubYh2P1Sy0Up%2Fs0uAg%3D)本文主要介绍火山引擎DataLeap动态探查的应用场景和相关的技术实现。## 应用场景火山引擎DataLeap探查主要应用在元数...
也可以访问数据湖中的数据源,但存在如下缺点: **●** 首先需要在 Doris 中创建外表,创建时还需要制定 Schema。如果外部数据源多,一个一个在 Doris 中进行创建就显得非常繁琐和不便。 **●** 如果外部数据源,如 Hive 中的 Schema 发生了变更,那 Doris 中对应的表就需要重建,否则查询就会失败。 针对以上问题,我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实...
你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型... 这里所说的「特定格式」,可参考 [Messaging in Jupyter](https://jupyter-client.readthedocs.io/en/stable/messaging.html)。在 DataLeap 数据研发平台,开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任务开发目...