MLSQL 1.2.0 新增的一些功能(1)

本文探讨MLSQL作为数据中台的潜力,强调excel支持和流式计算图形化的重要性,提出上传功能与excel集成方案,使运营人员能高效处理数据,实现从数据获取到邮件发送的一站式操作。

excel的支持

我一直期待MLSQL能成为一个真正的数据中台,但是推广一段时间,发现产品和运营体系的同学好像还没有接进来。当然这个有多方面原因,比如用户界面不够易用,对非编程人员不够友好等等。其实最大问题在于,他们发现这个东西没有他们使用的场景,因为他们真正处理的最多的数据格式其实是excel,而你的平台不支持。其次是,一般excel我都是各种渠道搞到的,不会默认在集群上,我需要上传才能使用。但是直接上传到HDFS是不被允许的(安全问题),所以需要一个新的设计来解决这个问题。

有了上传功能(支持目录上传),也有了excel支持,那么比如运营同学弄到了一批用户名,这个时候他想要获取这些用户的邮箱,他可能关联一个信息有限的hive表,mysql表等等,然后写一条join语句就能搞定,并且能够在界面完成邮件发送等等,这样他的工作就都可以在数据中台完成了。

假设我有个目录test2,然后里面有三个文件,一个excel文件:


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我可以把整个目录上传上去:

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现在显示成功:

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这些文件其实是被上传到了web服务器的一个临时目录里,如果希望在MLSQL中使用,你需要再下载下来,用户只能下载自己上传的文件。因为这里我没有配置用户主目录,所以用户可以自己指定目录:

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我们看到数据被上传到了hdfs的/tmp/jack目录里。接着我就可以加载excel数据了,当然,你还可以报结果保存成excel文件,之后把Mail ET把结果通过邮件等发送出去,从而通过一个简单的脚本完成一个完整的流程。

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流式计算更好的图形化支持

流和批都被统一成了相同的任务,可以通过 mlsql.jobs查看:

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你可以看到流的进度详情:

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当然我这都变成直线了,因为没有数据持续进来。

点击RawData标签,可以看到每个周期详细信息:

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资源占用更好的图形展示

当你运行一个复杂的任务时,你可以实时看到这个任务的资源消耗以及进度。

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基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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