CREATE TABLE weather (
    city    VARCHAR,
    temp_lo INTEGER, -- minimum temperature on a day
    temp_hi INTEGER, -- maximum temperature on a day
    prcp    FLOAT,
    date    DATE
);
从csv文件导入数据并建表
CREATE TABLE 'cars' AS SELECT * FROM read_csv_auto('cars.csv');
CREATE TEMP TABLE

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smartpip支持所有Airflow的API接口，为了更方便使用可以采用smartchart的API服务功能 以下以触发调度为例

• 在smartchart数据集中新建一个python数据源的数据集

• 填写如下代码

  from etl.smartpip import get_auth_hearder
  import requests
  header=get_auth_hearder()
  url='{url}/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns'
  ds=requests.post(url=url,headers=header,json={"conf&quo

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• 在smartchart中新建一个数据源，如下图

• 新建一个数据集并使用qiweiMsg这个数据源, 按照企微消息发送文档填写, 记下数据集ID如 12

{
   "touser" : "1359xxxxx",
   -- "totag" : "4",
   "msgtype" : "text",
   "agentid" : xxxxxxx,
   "text" : {
       "content" : 

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定义接入标准function

假设API的返回格式为:
{'data':[{'a':1,'b':2},..]}
def _get_api_data(param):
    import json, requests
    param = json.loads(param)
    res = requests.post(url=url, json=param).json()['data']
    res = json.dumps(res).encode()
    return res

在api设定中

##apiConn=get_api_data
##param={ "p1": xxx,"

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也许你最近可能听过这样的新闻，某向量数据库的初创公司刚写好 PPT，就获得了几千万的投资，某公司的开源的向量数据库因其代码的简陋而登上了 Hackernews 等等。在过去几个月时间中， AI 应用的发展如火如荼，带动了 AI 应用技术栈上下游的火爆，而向量数据库就是其中最热门的之一。

GPT 的缺陷

过去几个月的时间，我们正处于人工智能的革命中，其中最耀眼的莫过于 GPT-3.5/4 的横空出世，而 GPT-3.5/4 带给我们无限震撼的同时，其天然的缺陷和诸多的限制也让开发者头痛不已，例如其输入端上下文（tokens）大小的限制困扰着很多的开发者和消费者，像 gpt-3.5-turbo 模

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airflow支持基于时间的任务回跑, 这样我们就需要使用到airflow自带的参数, 如 "execution_date"

airflow能向任务传递的参数如下:

{'conf': , 'dag': , 'dag_run':, 
'ds': '2022-07-13',
'ds_nodash': '20220713', 
'execution_date': DateTime(2022, 7, 13, 2, 4, 33, 244294, tzinfo=Timezone('+00:00')),
'inlets': [], 
'macros': ,
'next_ds': '2022-07-13',

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SQL 有很多可用于计数和计算的内建函数。常用的函数有聚合函数、日期和时间函数、转换函数、窗口函数、字符串函数等。

聚合函数

日期函数

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在数据抽取过程中, 如何通过目标数据库最大ID或时间等条件进行抽取, 这样可以将数据同步的粒度做得更细

标准方法

在datax的数据同步设定中加入

##incColumn = 增量字段
##incDB = 目标查询DB[默认为starrocks]

数据集方式

• 首先我们需在smartchart的数据集开发中新建一个查询sql 例如maxid, event_day对应的参数名

select 
 max(id) as maxid, max(event_day) as event_day 
from targettablename

• 在DAG开发中将数据集ID当做参数传递即可,假设数据集ID为

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你可能需要自定义邮件内容, 甚至可能需要动态获取数据进行发送

固定内容发送

msg = ['报表刷新成功', '<h1>刷新成功!!</h1>']
maillist = 'xxx@smartchart.cn'

#send_mail reportmail msg maillist

动态获取数据发送

maillist = 'xxx@smartchart.cn,abc@xxx.cn'
def fun_msg():
    result = get_dataset(123)['data']
  

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