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大数据中台教程
摘要：1 `product_id` int(11) '商品id', 2 `product_name` varchar(255) '商品名称', 3 `product_info` varchar(255) '商品介绍', 4 `img` varchar(255) '商品主图', 5 `unit` varch
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posted @ 2021-08-26 10:03
huidaoli
摘要：chat基于Echarts,所以开发chart,你需要了解下ECharts基础概念 只需要围绕option进行定制设定。echarts 的使用者，使用 option 来描述其对图表的各种需求，包括：有什么数据、要画什么图表、图表长什么样子、含有什么组件、组件能操作什么事情等等。简而言之，option
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摘要：Python安装 useradd username -g usergroup wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh https://repo.continuum.io/archive/index.
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摘要：#用户相关 from django.contrib.auth import models from django.contrib.auth import authenticate from django.contrib.auth.models import Group,User #Model,Adm
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摘要：与SQL比较 常用方法 ### SELECT tips[['total_bill', 'tip', 'smoker', 'time']].head(5) ### WHERE tips[tips['time'] == 'Dinner'].head(5) tips[(tips['time'] == 'D
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摘要：与SQL比较 大多数示例将使用tipspandas测试中找到的数据集。我们将数据读入名为tips的DataFrame中，并假设我们有一个具有相同名称和结构的数据库表。 In [3]: url = ('https://raw.github.com/pandas-dev' ...: '/pandas/m
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摘要：当SQL查询无法满足你的需求, 你需要对查询后的结果进行处理, 或者你需要使用Excel的数据源, 甚至你需要对不同系统的数据进行查询, Python连接器可以帮到你 # 内置函数说明 ds_get(id) #输入目标数据集的id名, 可以获取目标数据集 ds_df(id) #输入目标数据集的id名
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摘要：Oracle: -- Oracle 行转列 pivot函数基本用法 select * from SalesList pivot( max(salesNum) for shangPin in ( --shangPin 即要转成列的字段 '上衣' as 上衣, --max(salesNum) 此处必须为
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摘要：Hive select from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') from_unixtime(unix_timestamp()-432000,'yyyy-MM-dd hh:mm:ss') 5 天 date_format(current
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摘要：经常会这样的一些需求, 比如一个数据集可能不足以完成一个图形, 这些数据有可能来源不同的系统, 有可能是因为结构不一样, 不合适进行sql拼接, 还有可能这个数据集需要同时应用不同的图形. 其实我们只要灵活应用下smartchart就可以实现了. 首先, 将你的数据集名称命名为"common.xxx
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摘要：可以非常方便的实现数据对外微服务 在"大数据接口" > "API设定" 中添加 visitor 和 Token 新建 "数据集" 并授权给 API设定中的 visitor, 这样就完成了 注意: post请求时会缓存数据, 所以请设定一个合理的缓存时间 接口请求方式 GET 请求 #接口请求格式:
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摘要：你可能会有这样的一些需求, 展示数据是要通过外部的程序计算好,如一些实时的计算场景,用spark计算好的数据 或爬虫爬取的数据, 然后写入redis或nosql的数据库,最后由前端图形直接展示或数据下载 Chart支持这一块的应用 你可以创建一个redis的连接池, 然后按照通用的方法建立数据集 不
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摘要：数据集可以使用Pandas来做数据处理,完全兼容Pandas语法 ds变量名是最终的数据集, 你需要产出它即可 内置函数 #读取数据集 ds_df(id,para_dict=None,cachestr=None,columns=None) df=ds_df(359) #获取ID为359这个数据集的数
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摘要：数据集获取数据的方式可以使用SQL查询数据库, 可以直接从EXCEL贴入数据, 可以读取Redis, 可以使用Pandas处理文件数据, 这在应用中还不足够 我们当然也支持对接外部API取数, 注意返回一定要是JSON格式 最简单的方式, 你可以直接在数据集编辑中写入url即可, 默认会将此url替
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摘要：Echart 有提供了图形的展示, 但是没有表格, 数据中台当然不能少了表格 ，大数据中台 是一个非常灵活的平台, 增加表格功能也是相当容易, 今天就教大家如何增加表格图形, 同时也可以了解自定义图形的使用方法 首先我们点击新建数据集，修改图形, 将默认的code全部删除, 贴入以下code, {{
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摘要：通用实现方式 SMARTCHART实现筛选最简单的方法只需要配一个控件即可: //建立一个筛选清单数据集, 并指定一个参数名, 比如city, 那么可以这么写 Select xxxx as city from tablename..... 注意将数据集设定中的"带头部"选上, 则会生成一个如下的数据
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摘要：简单的实现方式 要实现图形的联动效果, 首先我们得需要图形之间的数据的维度至少有一个维度是相同的 //首先我们假设有一个这样的数据集: [ ['product', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], ['2017', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3, 83.8
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摘要：数据集准备 首先在需要进行联动的数据集中SQL的写法如下, 比如对应2号图形: 注意 /* ... */的写法, 当参数写在这个区间时, 如果外部没有传入参数, 会自动忽略这一段代码, 这样对于钻取来说非常重要, 初始时全部显示, 点击其它图形时传入参数进行动态钻取 select xxx,xxx,x
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摘要：第一种动态效果: 按系列轮放 参考: 饼图自动播放 //select 指标名, 值 var dataset = __dataset__; //传入dataset legend_label = ds_rowname(dataset) //可选, 自动获取legend var series =[]; f
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摘要：响应式布局 一般报表推荐使用响应式布局, 一次布局可以同时满足大屏/移动端的需求 当你新增一个数据集时,会给你一段默认的代码 <div class="col-xs-12 col-md-12" style="padding:0.5% 0.5%;" > <div style="height:50%;"
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