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MaxComputer-Pyodps之使用pyodps实现sql的循环

用过MaxComputer的同学,都知道MaxComputer SQL只支持常用DDLDML语句,不支持存储过程的开发,但我们常常为解决业务逻辑的时候需要使用循环或递归,那这个在MaxComputer里面该怎么实现呢? 常用的方式应该是脚本内嵌SQL,本文介绍的便是使用python内嵌SQL的方法实现这一过程。使用这一方法主要考虑到以下两点: MaxComputer 是支持Python SDK,PyODPS便是MaxCompute的Python版本的SDK,它提供了对MaxCompute对象的基本操作和DataFrame框架。 用户不需要手动定义ODPS入口。DataWorks的PyODPS节点中,将会包含一个全局的变量 odps或o,即ODPS入口。 print(o.exist_table('pyodps_iris')) --官方示例 场景描述 某公司产品经理需要根据客户的征信情况分析客户的风险属性,但是第三方提供的接口(exo_cust_credit_record)里面的查询结果(searchresult)是JSON字符串,产品经理无法根据这种数据分析客户的风险属性,需要将JSON...

G7在实时计算的探索与实践

作者: 张皓 G7业务快览 G7主要通过在货车上的传感器感知车辆的轨迹、油耗、点熄火、载重、温度等数据,将车辆、司机、车队、货主连接到一起,优化货物运输的时效、安全、成本等痛点问题。 整个数据是通过车载的传感器设备采集,比如公司的Smart盒子,CTBox盒子,油感设备,温度探头等,将车辆数据上报到后端平台,在后端平台计算和处理,最后展示到用户面前。 G7的业务场景是典型的IoT场景: 传感器数据 数据种类多 数据质量差 数据低延迟 数据量大 其中,数据质量差的原因是整个链条会非常的长,从传感器采集的车辆的数据,通过网络运营商将数据上报到后端服务器,再经过解析,mq,过滤,调用三方接口,业务处理,入库,整个过程非常的长,造成数据在传输过程中出现数据重复,数据缺失等。另外一点,IoT场景需要数据传输的延迟非常低,比如进出区域报警,当车辆进入到某个电子围

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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