与Delta有关的几个表-备看录

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与Delta有关的几个表
R/3

BWOM2_TIMEST   BW CO-OM: 增量提取的时戳表
BWOM_SETTINGS  BW CO-OM: 控制数据

ROOSOURCE      SAP BW OLTP DATASOURCE的一些源的属性表
RODELTAM       BW Delta 进程


BW
RSOLTPSOURCE

 

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现在做BW的人越来越多了，一定要保持自己的竞争力！

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cnz98144
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Delta机器人仿真软件二次开发教程
kkchenjj的博客
07-30 1200
在Delta机器人仿真软件的二次开发中，软件开发接口（API）是核心。API允许开发者访问和控制软件的特定功能，无需了解底层实现细节。机器人控制API：用于控制机器人的运动，如设置目标位置、速度和加速度。传感器API：模拟传感器数据，如视觉传感器、力传感器等。环境API：控制仿真环境的设置，如添加或移除障碍物、改变光照条件等。物理引擎API：提供物理仿真功能，如碰撞检测、重力模拟等。# 导入Delta机器人仿真软件的插件基类"""自定义视觉传感器插件，用于检测特定颜色的物体。"""
FI 数据源（AP） 及 增量逻辑
weixin_45689053的博客
08-31 936
一般AP里要分析行项目数据，交易数据，历史付款信息。还有一些供应商主数据。
与Delta有关的几个表
twomeyla博客
08-16 1216
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Delta 表定时Compact设计
思亘七险，点落九宫，神游八极，纵横十方。
07-25 286
正常来说这种方式产生的小文件不会太多，小文件多的delta表大多是实时job写的表，流每次对delta表进行写入的时候，由于delta lake的time travel特性，每次写都会产生小文件，时间长了之后，目录下的小文件就会特别多，造成的影响就是下游的流在读上游的delta表的速度特别慢，导致下游job的处理时间变长，所以对流式job的delta表进行compact变得尤为重要。目前我们的数仓中delta表实时跟离线的都有，离线的表主要是每天的定时任务的运行，并根据日期字段进行分区的存储。
delta格式的表重建
qq_41359684的博客
08-25 570
步骤： 1. 创建一张正确表结构的临时表tb_table_tmp 2. 再把临时表的表结构及数据写入正式表 df = spark.sql("select * from dwd.tb_table") df.write \ .format("delta") \ .mode("overwrite") \ .option("overwriteSchema", "true") \ .option("path", "临时表建表路径") \ .partitionBy('分区字段') \ .save
BW顾问进阶：财务数据源0FI_GL_4,0FI_AP_4,0FI_AR_4无法获取到当日增量问题
进阶的BW顾问
10-09 1782
第一次在项目上用到老版本的财务标准数据源0FI_GL_4，抽取全量测试没什么问题 但在测试增量的时候发现，只能抽取到昨天及之前的增量，猜测是不是设置了什么增量机制，经过一番研究，发现数据源果然设置了默认的增量安全时间上限，拿今天为10月9号为例，只能获取到10月8号及之前的增量，查到一个note 485958，说是SAP的程序设计问题，当然也给出了解决方案，可以获取到今天的当天的增量，方法也很简单，如下： 修改财务数据源在S4的配置表 BWOM_SETTINGS,如图标记处默认为空，打上×即可，要注意的
列存Delta表是个什么东东
华为云官方博客
03-07 1791
本文从delta表的概念、来历、用法、开启后的影响，delta表数据转移到主表几个方面做了详细的介绍。
oracle-delta-server:oracle-delta-服务器
06-27
在部署和配置Oracle Delta Server时，需要注意以下几点： 1. **环境准备**：确保安装了Java运行环境（JRE或JDK），并配置好相应的环境变量。 2. **数据库准备**：在源数据库中设置CDC，启用相关的跟踪和日志记录。 3...
SQL Delta v4.1 数据库结构与数据同步工具
SQL Delta v4.1 是一款功能强大的数据库比较与同步工具，广泛应用于数据库开发、维护和版本控制等场景。其核心优势在于集成了数据库结构（Schema）比较与数据内容（Data）比较两大功能模块，使得开发人员、数据库...
import numpy as np import math # 输入数据（补充部分） demand = [8500, 7500, 6000, 7000, 8000, 6500, 7000, 9800, 9500, 9000, 8500, 9200] # 月需求量 capacity = [8600, 7740, 9460, 8600, 9460, 8600, 9460, 9890, 9890, 9460, 8600, 9030] # 月自产产能 K = 6 # 安全库存 S0 = 1000 # 初始库存 # ---------------------- 新增函数定义 ---------------------- def initialize_solution(): """生成初始解：在产能范围内随机生成生产计划""" return [np.random.randint(0, cap) for cap in capacity] def generate_neighbor(current_solution): """生成邻域解：随机调整某个月的生产量（±5%）""" new_solution = current_solution.copy() month = np.random.randint(0, 12) delta = int(0.05 * capacity[month] * np.random.choice([-1, 1])) new_solution[month] = np.clip(new_solution[month] + delta, 0, capacity[month]) return new_solution # ---------------------- 模拟退火算法 ---------------------- def simulated_annealing(): # 参数设置 T0 = 1000 T_min = 1e-5 alpha = 0.95 L = 100 current_solution = initialize_solution() best_solution = current_solution.copy() current_cost = objective_function(current_solution) best_cost = current_cost T = T0 while T > T_min: for _ in range(L): new_solution = generate_neighbor(current_solution) new_cost = objective_function(new_solution) delta = new_cost - current_cost if delta < 0 or np.random.rand() < math.exp(-delta / T): current_solution = new_solution.copy() current_cost = new_cost if current_cost < best_cost: best_solution = current_solution.copy() best_cost = current_cost T *= alpha return best_solution, best_cost # ---------------------- 目标函数 ---------------------- def objective_function(P): S = [S0] total_cost = 0 penalty = 0 for t in range(12): S_next = S[t] + P[t] - demand[t] # 安全库存约束检查 if S_next < K: penalty += 1e6 # 提前3个月备货约束检查（公式11） if t <= 9: sum_S = sum(S[t:t+3]) + sum(P[t:t+3]) sum_D = sum(demand[t:t+3]) if sum_S < sum_D: penalty += 1e6 total_cost += (S[t] + P[t] - demand[t])**2 S.append(S_next) return total_cost + penalty # 运行多次取最优解 best_global_plan, best_global_cost = None, float('inf') for _ in range(50): plan, cost = simulated_annealing() if cost < best_global_cost: best_global_plan, best_global_cost = plan, cost # ---------------------- 运行并输出结果 ---------------------- if __name__ == "__main__": best_plan, cost = simulated_annealing() print("优化后生产计划（每月生产量）:", best_plan) print("目标函数值（库存波动 + 惩罚项）:", cost) 给这串代码增加一个可视化的功能，能够显示算法的迭代轨迹
最新发布
05-14
1.在simulated_annealing函数内部，初始化几个列表来记录历史数据，比如每次接受的解的cost，或者每次温度变化时的最佳cost。例如，在函数开始处添加：history_cost = []history_best =[] history_temperature= [] ...
【温度补偿技术】：Delta-Sigma DAC性能稳定性的守护者
Delta-Sigma DAC（Delta-Sigma 数模转换器）是现代电子系统中不可或缺的组成部分，它以高分辨率和优良的性能而闻名。通过Delta-Sigma调制技术，这种类型的DAC将模拟信号转换成数字信号，并通过噪声整形技术进一步...
BW数据源深入研究【转自WKingChen的博客】
关耳山石的技术栈
08-27 4002
转发理由：看了几遍受益匪浅，看来自己理解的还是有偏差，对before image怎么都想不清楚，还需探讨DataSource是BW中非常重要的部分，一个合格的BW顾问应该对BW DataSource有深入的理解，网上这方面的文章也非常多。我大概总结一下，如有错误，欢迎指正。标准数据源的Delta机制概述1. 所有的Delta数据，在传输到BW之前，都会先到Delta Q， 再到BW。Delta Q可以通过RSA7进行管理和观察。Delta Q的一个重要作用是保证记录的顺序。2. Delta数据从原始表到De
资产数据源抽取当日增量数据的配置说明
weixin_34409741的博客
10-26 409
如果需要在资产数据源0FI_AA_11、0FI_AA_12中抽取当日增量数据（财务做月结时，需要当天看到当天增量数据），则需要对财务的全局设置表BWOM_SETTINGS的相关参数进行相应的配置。 在表BWOM_SETTINGS中参数BWFIOVERLA、 BWFITIMBOR的配置决定了0FI_AA_11、0FI_AA_12数据源的增量范围。BWFITIMBOR是时间参数，默认值是 02000...
Overhead Cost Controlling – Information System, iViews tables
cuichun6156的博客
03-30 182
BWOM2_TIMEST BW CO-OM: Timestamp Table for Delta Extraction BWOM_SETTINGS BW CO-OM: Control Data ...
理解Databricks的Delta表的存储结构以及其可以CRUD和ACID特性的原理
weixin_30777913的博客
01-15 1163
比如多个用户同时对一个Delta表进行操作，事务日志可以协调这些操作，每个用户看到的数据状态是按照事务隔离级别规定的，就像数据库事务中的隔离级别一样，防止脏读等问题。每次对表的操作（如数据插入、更新、删除或合并，以及元数据操作如添加新列或修改表配置）都会生成一个新的JSON格式的日志文件，记录本次操作对表产生的行为。除了数据文件外，Delta表还有一个事务日志（transaction log），事务日志存储在云存储中的一个独立路径下，采用JSON格式记录每次对表的操作，包括写入、更新、删除等事务。
关于SAP BW LO Extraction - Global Setting
cnz98144的博客
05-07 199
这个是从SAP Help里面直接抓过来的。 数据抽取一直是自己比较弱得地方，可能也是受限于工作吧。 要加强。 Global Settings For the transferal of line items from...
BW之数据源 增量管理DELTA
cindysaj的专栏
04-18 673
SAP中的增量机制，可以有助系统提高数据抽取效率，在初始化执行后，每天只更新新增和修改了的记录。在我们正常的使用或开发中，这些东西并不需要知道，只要数据正常上载，就好了，此处所介绍的内容之为大家参考用。 在介绍DELTA机制之前，先介绍下DSO和CUBE： DSO：一般DSO用来存储明细数据，其结构比较简单。对于值的转换（决定了可用的DELTA类型），既可以使用合计，也可以使用覆盖的方式。激活...
Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表
黑眼圈@~@从不出水文
02-08 2128
Hive映射Delta表 参考：git源码，连接器 jar包：delta-hive-assembly_2.11-0.2.0.jar，delta-hive-assembly_2.12-0.2.0.jar，hive-delta_2.11-0.1.0.jar 我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 各位大牛转载的请备注我的链接地址 一、集群环境 组件 版本 HDFS 2.8.4 Hive 2.3.2 Spark 3.
Delta 初探
偷闲小苑
04-29 6591
Delta Lake 初探 Delta Lake 在说 Delta Lake 之前，不得不说下近几年火热的 Data Lake ，Data Lake 的主要思想是将企业中的所有数据进行统一管理。例如基于 Hadoop 的 Data Lake 方案可以非常低成本的存储所有类型的数据，但是显而易见的，它只支持批量插入，用户读取时无法获取当前更新的数据，多用户写还可能会发生异常，数据并不是非常可靠。 ...
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