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zy_mensheng:
请问一下 怎么 js没有解析啊 还是钟表图..
调用BIEE提供的web service -
安铁辉:
师兄你很久没更新博客了
Information Dashboard Design读书笔记 -
mojunbin:
很清晰的文章
秒杀相关知识以及技术 -
yanchangjun8102:
楼主你好,我也最近在研究biee的webservice这块,按 ...
调用BIEE提供的web service -
sacredon:
不错,楼主我是看着你的这篇文章写代码调用的BIEE的Web ...
调用BIEE提供的web service
问题:
由于底层事实表的基础上又增加了聚合表,聚合表是利用kettle去定时聚合的。不过很有可能聚合表还没将数据聚合OK时(因为聚合的时间可能比较长),用户已经进行了查询,导致了缓存,以后即使聚合完成了,在不清除缓存的情况,依然查不到最新的数据。
方案一:在用户反馈查询不到最新数据时,手动的利用admin Tool中的cache管理工具,进行清除缓存。
评估:
1,用户反馈才知道要清除缓存。这样带来的用户体验不好。
2,界面上管理还是挺方便的。可以指定清除哪张表,或者全选进行清除,也可以清除某个用户的缓存。
方案二:OBIEE提供了一种事件表(event table)的机制,
该表的结构如下:
create table UET (
UpdateType Integer not null, --一般为1
UpdateTime date DEFAULT SYSDATE not null, --最新的更新时间,必须唯一
DBName char(40) null,
CatalogName varchar(40) null,
SchemaName varchar(40) null,
TableName varchar(40) not null,
Other varchar(80) DEFAULT NULL
);
利用 admin Tool中tool->utilities->oracle BI Event Tables指明BIEE需要轮询的表,这里即为UET,可以为多张。
在ETL过程结束后,向该事件表中插入一条记录,记录那张表的数据进行了更新,OBIEE会每隔一定时间会去Check该表数据,如果检测到某表的updatetime在上次和本次检查时间之间,则purge掉该表的cache。相应事件表里的记录也会被清除掉。在下次查询时候重建cache.
评估:
1,这样就要求kettle聚合完成一张表后,就要像该表写入一行记录。同时还得新建一张表。
2,需要在kettle的聚合的最后加入一条sql执行语句。增加了维护成本。
3,同时时间上还需要等待biee轮询时间到了,数据才会更新。一般biee建议,轮询时间大于10分钟,时间太短,就没必要对某张表做缓存了。所以缓存的更新不是及时的。
4,间隔的轮询,在某种程度上对数据库造成了查询压力。
注:我在本地按照这种方式测试没有成功,要么报:“查询表失败”,要么就报“错误的模式”的错误。网上查了说"错误的模式"要求必须按照odbc 3.5的方式import事件表到rpd中。但是我的import方式就是这个,依然错误。很诡异。试了好几次,不行。很费解。
有一篇网上的文章写得蛮全的,可以参考下:
http://gerardnico.com/wiki/dat/obiee/event_table
方法三:
还可以通过调用nqcmd的方式,发出相关指令。
在windows下有一个odbc client的工具,可以在界面上发出指令。
支持的指令如下:
登录web,在setting->Administration->Issue SQL
Call SAPurgeAllCache(); --Purge all the cache
Call SAPurgeCacheByTable( 'DBName', 'CatName', 'SchName', 'TabName' );
Call SAPurgeCacheByQuery('select lastname, firstname from employee where salary > 100000' );
Call SAPurgeCacheByDatabase( 'DBName' );
在linux下了,没有界面的话,就只能用命令的方式了:
testCleanCache.sql该文件的内容如下:
call SAPurgeCacheByTable('tsamysql','tsa','','tsa_dim_hour')};--表示清除某一张表的缓存
评估:
1,该方式依然需要在kettle的聚合过程结尾,执行该命令
2,与方案二比,无需新建表的支持,而且不用轮询,这样没有对数据的查询压力。
3,及时看到缓存更新的效果
4,需要维护相应的执行脚本,不过只要合理管理,应该还是OK的。可以等几张表聚合完成后,再执行几条命令(几条命令放到一个隶属于同一个聚合任务的文件中),这样可以减少维护成本。
注:该方案在linux和windows都是可行的。在这里有一个小插曲,由于我们为了缓解数据库的访问压力,所以搞了两个presentation service,对应到的dsn分别为tsa,tsa2,对应不同的rpd,rpd的信息基本一致,除了一个指定访问主库,一个指定访问备库。
我当时只调用了更新tsa的缓存,发现没有效果。当时差点放弃了,因为虽然是两个presentation service,但是他们指向的是同一个catalog,当时以为cache的数据是放在OracleBIData的下面,以为只要清除掉之后,大家都应该会更新数据的。当时怀疑,是不是只清除了tsa的缓存,后来还是试了下,就又更新了tsa2--
查阅文档,具体的支持三种粒度清除缓存:
select lastname, firstname from employee where salary > 100000; The following call programmatically purges the cache entry associated with this query: Call SAPurgeCacheByQuery('select lastname, firstname from employee where salary > 100000' ); Call SAPurgeCacheByTable( 'DBName', 'CatName', 'SchName', 'TabName' ); CAUTION: Leaving all input parameters null directs the function to purge all cache entries associated with the repository.
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百淘可以玩的比较爽的,认识很多人。但是其实不比上班轻松哦。不能迟到的。哈哈

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# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
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