大数据处理平台FineBI使用中常见问题解决方案

finebi报表集成其它页面字体大小不同
【原创版】
目录
1.背景介绍
2.报表集成问题描述
3.解决方案探讨
4.总结
正文
一、背景介绍
Finebi 是一款数据分析工具，提供丰富的数据可视化功能，帮助用户快速生成报表。

在日常使用中，有时需要将报表集成到其他页面中，以便更好地展示数据。

然而，在集成过程中，可能会遇到字体大小不一致的问题，影响整体的观感。

二、报表集成问题描述
在将 finebi 报表集成到其他页面时，可能会发现报表的字体大小与其他页面的字体大小不同。

这种情况在跨页面、跨应用或者跨设备的场景下尤为明显。

由于字体大小不统一，可能导致用户在阅读时产生不适，影响用户体验。

三、解决方案探讨
针对这个问题，我们可以从以下几个方面进行解决：
1.统一字体大小：在集成报表时，尽量保持与其他页面的字体大小一致。

可以通过修改报表的 CSS 样式，将字体大小调整为其他页面的字体大小。

2.使用响应式设计：为了适应不同设备的屏幕尺寸，可以采用响应式
设计，使得报表在不同设备上呈现合适的字体大小。

3.提供自定义选项：在报表集成到其他页面时，提供字体大小自定义选项，让用户可以根据自己的需求调整字体大小。

四、总结
报表集成其他页面时，字体大小不同是一个常见问题。

商业智能系统FineBI使用教程:常见问题解决方案服务器系统问题由于用户部署服务器本身的系统原因，会导致很多差异或者问题。

下面会针对linux，windows系统列举一些常见的问题并提供对应的解决方法。

1. linux系统1.1 Tomcat重复启动由于与windows系统不一样，linux系统关闭tomcat窗口不会自动关闭tomcat进程，必须要手动杀进程，否则一直重启的话tomcat将会启动N个，需要注意。

1.2 系统缺少字体部署BI的服务器缺少微软雅黑等字体，会导致打开分析时会报错，此时需要给系统添加相应的字体，windows和linux系统有差别，具体可百度查询。

报错信息如截图：2. windows系统2.1 32位系统内存限制由于是windows32位的系统，无论本身服务器硬件内存有多大，Tomcat的限制可分配最大内存为1024M，超过当前分配的内存就会报错。

2.2 access数据库连接由于windows64位系统不支持Access数据库，会导致使用这个系统的服务器无法连接该数据库。

具体需要连接的话，需要去专门可以适配在64位系统的access软件才能使用。

浏览器问题当前由于用户会使用多种浏览器，有时候会存在浏览器兼容的问题。

问题主要分为几类：前端图表展示卡顿或者生成时间很长；平台打开后样式错误；平台无法打开或者打开就报错等。

针对上述问题，如果对于图表展示速度不满意的话，请尽量更换谷歌chrome浏览器，能显著提高展示效果，因为该浏览器内核对于图表的兼容及展示效率都比IE内核好很多。

如果有些环境不适合使用其他浏览器，也建议尽量使用IE较高版本，否则很多新版本的样式并不能很好兼容。

1. 问题实例1.1 图表展示卡顿如果在查看分析时，很多图表组件展示非常慢，要超过10S甚至超过1分钟才能展示出来，那么就可能是浏览器的图形展示有问题。

此时请将展示的组件切换为汇总表或者其他拖入一个明细表，如果此时展示效率明显提升，则说明当前浏览器的图表展示效率较差，尤其需要展示的维度分类很多时。

大数据清洗工具FineBI文本类型时间字段问题解决方案1. 描述通过时间类控件章节，我们知道可以直接通过该控件对时间类型的数据进行过滤，但是，实际上，数据库中存储的与时间相关的数据的数据类型不一定是时间类型的，很多时候会以文本类型存储到数据库中，此时就只能使用文本类型控件来进行过滤，导致数据显示性能差，使用不如时间类控件方便，那么如何才能使文本类型的时间数据使用FineBI的时间类控件进行过滤呢?2. 实现思路通过新增公式列，在原有的文本类型时间数据的基础上使用公式将其转换为时间类型字段，然后使用该转换后的字段进行数据分析。

3. 数据准备登录FineBI即时分析系统页面http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fs，点击数据配置>业务包管理>BiDemo业务包，添加一个数据表，如下图数据表的添加步骤详细请查看数据表管理。

4. 新增公式列签约事实表数据表中有LOAD_DATE，AUDITINGDATE字段，该字段里面显示的是时间数据，但其数据类型为文本类型，如下图：下面我们将该字段类型转换为时间类型。

在右侧的ETL设置面板中，点击表名称按钮，选择对该表-新增公式列，如下图：4.1 公式转换在公式列管理界面，点击添加公式列按钮，在弹出的公式转换窗口中输入新增公式列名称，选择数据类型，并输入公式转换的公式，如下图：注：FORMAT(object,format) : 返回object的format格式。

object 需要被格式化对象，可以是String，数字，Object(常用的有Date, Time)。

format 格式化的样式示例: FORMAT(1234.5, "#,##0.00") => 1234.50FORMAT(1234.5, "#,##0") => 1234FORMAT(1234.5, "￥#,##0.00") => ￥1234.50FORMAT(1.5, "0%") => 150%FORMAT(1.5, "0.000%") => 150.000%FORMAT(6789, "##0.0E0") => 6.789E3FORMAT(6789, "0.00E00") => 6.79E03FORMAT(date(2007,1,1), "EEEEE, MMMMM dd, yyyy") => 星期一，一月01，2007FORMAT(date(2007,1,13), "MM/dd/yyyy") => 01/13/2007FORMAT(date(2007,1,13), "M-d-yy") => 1-13-07FORMAT(time(16,23,56), "h:mm:ss a") => 4:23:56 下午点击确定，重命名表名称为签约事实表_formula。

大数据处理中的常见问题与解决方案探讨大数据处理，作为现代信息技术中的重要部分，已经成为了各行各业的关注焦点。

然而，随着数据规模不断扩大和复杂程度的增加，大数据处理中也出现了一些常见问题。

本文将探讨这些问题，并提出相应的解决方案。

一、数据存储问题在大数据处理中，数据存储是一个重要的环节。

常见的问题之一是存储容量不足。

当数据量庞大时，传统的存储设备往往无法容纳如此庞大的数据，同时也面临备份和恢复的困难。

解决这个问题的方案之一是采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），它可以将大数据分散存储在多个服务器上，有效解决容量不足的问题。

二、数据清洗问题大数据通常包含各种各样的信息，但其中可能包含有噪音、冗余和不一致的数据。

数据清洗是为了去除这些问题数据，提高数据质量的过程。

常见的数据清洗问题包括数据重复、数据缺失和数据格式不一致等。

解决这些问题可以通过使用数据清洗工具和算法来实现。

例如，数据去重可以通过使用哈希算法进行数据比对，发现重复数据并进行删除。

数据缺失可以通过插值方法进行填补，使得数据集完整。

三、数据处理速度问题大数据处理中，数据量庞大，处理速度成为了一个关键问题。

尤其是在实时分析和决策支持场景下，要求数据处理尽可能高效。

常见的问题之一是任务的并行处理。

通过将任务分解为多个子任务，利用并行处理的优势，可以加快任务的处理速度。

另外，采用高效的算法和数据结构，如哈希表、排序算法等，也可以有效提高数据处理速度。

四、数据隐私与安全问题在大数据处理中，保护数据隐私和确保数据安全是非常重要的。

尤其是涉及个人隐私和敏感数据的场景下，对隐私和安全的要求更高。

常见的问题包括数据泄露、数据篡改和非法访问等。

为了解决这些问题，可以采用加密技术对数据进行加密保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

同时，还可以采用访问控制和身份认证等手段，限制非法用户对数据的访问和篡改。

五、数据挖掘与分析问题大数据处理的终极目标是从海量数据中挖掘有价值的信息和知识。

大数据BI FineBI使用中常见问题解决方案服务器系统问题由于用户部署服务器本身的系统原因，会导致很多差异或者问题。

下面会针对linux，windows系统列举一些常见的问题并提供对应的解决方法。

1. linux系统1.1 Tomcat重复启动由于与windows系统不一样，linux系统关闭tomcat窗口不会自动关闭tomcat进程，必须要手动杀进程，否则一直重启的话tomcat将会启动N个，需要注意。

1.2 系统缺少字体部署BI的服务器缺少微软雅黑等字体，会导致打开分析时会报错，此时需要给系统添加相应的字体，windows和linux系统有差别，具体可百度查询。

报错信息如截图：2. windows系统2.1 32位系统内存限制由于是windows32位的系统，无论本身服务器硬件内存有多大，Tomcat的限制可分配最大内存为1024M，超过当前分配的内存就会报错。

2.2 access数据库连接由于windows64位系统不支持Access数据库，会导致使用这个系统的服务器无法连接该数据库。

具体需要连接的话，需要去专门可以适配在64位系统的access软件才能使用。

浏览器问题当前由于用户会使用多种浏览器，有时候会存在浏览器兼容的问题。

问题主要分为几类：前端图表展示卡顿或者生成时间很长；平台打开后样式错误；平台无法打开或者打开就报错等。

针对上述问题，如果对于图表展示速度不满意的话，请尽量更换谷歌chrome浏览器，能显著提高展示效果，因为该浏览器内核对于图表的兼容及展示效率都比IE内核好很多。

如果有些环境不适合使用其他浏览器，也建议尽量使用IE较高版本，否则很多新版本的样式并不能很好兼容。

1. 问题实例1.1 图表展示卡顿如果在查看分析时，很多图表组件展示非常慢，要超过10S甚至超过1分钟才能展示出来，那么就可能是浏览器的图形展示有问题。

此时请将展示的组件切换为汇总表或者其他拖入一个明细表，如果此时展示效率明显提升，则说明当前浏览器的图表展示效率较差，尤其需要展示的维度分类很多时。

bi报表系统FineBI中的常见问题1. OLAP分析的价值通过切片，旋转等数据处理方式，实现多个维度去展示每个数据，发现数据之间的相互关系，从而快速做出决策。

2. EBASE和BIEE的是竞争关系么？为什么？Ebase原属于海波龙的BI产品，属于数据底层的处理板块，大概功能和数据库建模以及ETL工具差不多，后来，海波龙被ORACLE收购后，EBASE也就顺理成章的变成了ORACLE 的产品。

ORACLE现在面对集团性客户时，一般的打单方案使用：EBASE+BIEE，即EBASE 的底层数据处理+BIEE的前段操作交互。

所以，两者是配合关系，不是竞争关系。

3. FineBI究竟可以连哪些数据源？1）各种文件形式数据集（Excel等，类似报表）2）常见关系型数据库3）任何带有jdbc接口的数据源注：数据源不是支持的越多越好。

判断一个数据源能否支持，首先要看支持有没有意义。

如果拿着我们这边的MDD+OLAP，再去连其他产品的MDD，然后我们根据别的MDD生成一下MDD再做OLAP，这就是相当于额外做了一遍MDD，属于逗你玩。

如果有客户这样问，告诉他，您还没搞清什么是DS（数据源），什么是MDD。

其次，要明确，我们现在的OLAP是不能独立于我们的MDD的，不是像国外某些产品可以拆开，用一个MDD用另一家的OLAP。

如果用户说你们为什么不支持，就告诉他，这样切开来不是什么好事，会有种种的兼容问题，一个版本一变，另一个立刻给脸色，给工具的维护者（信息部门）增加无端的麻烦。

最好肯定还是用一家的产品。

最后，具体问题具体分析。

首先在数据源配置的下拉列表里边找，找不到，看其有没有jdbc接口。

如果两者都没有，那就是不支持。

4. FineBI的MDD（多维数据库）构建FineBI的MDD（多维数据库）在构建时不会对数据源中的数据库造成任何影响。

因为FineBI自动建模的过程是先将所有数据取到BI服务器上，而后进行数据操作。

FineBI学习面临最大的困惑
机缘巧合的一天下午，我被通知晚上要去参加一个FineBI 的培训，从突然到兴奋。

因为这段时间正忙着用Fine Report将手工报表变成自动化报表，同时也在考虑怎么将部门的数据和报表能更智能化及有效率的展现。

FineBI的出现无疑将会是一个利器，我渴望从FineBI中找到想要的答案。

怀着兴奋与渴望，我步入了FineBI的培训课堂。

FineBI的培训模式是线上学习+答疑的模式，很符合现在软件教学的培训方式。

先看视频、完成作业，再提交作业，老师批分+答疑。

反复3周时间，课程从简到难，真实案例教学，更贴近业务实际，更有真实业务场景，让学员学以致用，自由发挥，这种培训模式紧凑又实用。

Lynn老师在视频中的讲解也很清楚，循序渐进，条例清晰，由浅入深的带领我们走进FineBI，基本上看一遍后，再结合课件中的PPT材料，就可以对整个章节有了大概的了解和认知。

Bi平台FineBI使用中常见问题解决方案服务器系统问题由于用户部署服务器本身的系统原因，会导致很多差异或者问题。

下面会针对linux，windows系统列举一些常见的问题并提供对应的解决方法。

1. linux系统1.1 Tomcat重复启动由于与windows系统不一样，linux系统关闭tomcat窗口不会自动关闭tomcat进程，必须要手动杀进程，否则一直重启的话tomcat将会启动N个，需要注意。

1.2 系统缺少字体部署BI的服务器缺少微软雅黑等字体，会导致打开分析时会报错，此时需要给系统添加相应的字体，windows和linux系统有差别，具体可百度查询。

报错信息如截图：2. windows系统2.1 32位系统内存限制由于是windows32位的系统，无论本身服务器硬件内存有多大，Tomcat的限制可分配最大内存为1024M，超过当前分配的内存就会报错。

2.2 access数据库连接由于windows64位系统不支持Access数据库，会导致使用这个系统的服务器无法连接该数据库。

具体需要连接的话，需要去专门可以适配在64位系统的access软件才能使用。

浏览器问题当前由于用户会使用多种浏览器，有时候会存在浏览器兼容的问题。

问题主要分为几类：前端图表展示卡顿或者生成时间很长；平台打开后样式错误；平台无法打开或者打开就报错等。

针对上述问题，如果对于图表展示速度不满意的话，请尽量更换谷歌chrome浏览器，能显著提高展示效果，因为该浏览器内核对于图表的兼容及展示效率都比IE内核好很多。

如果有些环境不适合使用其他浏览器，也建议尽量使用IE较高版本，否则很多新版本的样式并不能很好兼容。

1. 问题实例1.1 图表展示卡顿如果在查看分析时，很多图表组件展示非常慢，要超过10S甚至超过1分钟才能展示出来，那么就可能是浏览器的图形展示有问题。

此时请将展示的组件切换为汇总表或者其他拖入一个明细表，如果此时展示效率明显提升，则说明当前浏览器的图表展示效率较差，尤其需要展示的维度分类很多时。

BI报表FineBI中的常见问题1. OLAP分析的价值通过切片，旋转等数据处理方式，实现多个维度去展示每个数据，发现数据之间的相互关系，从而快速做出决策。

2. EBASE和BIEE的是竞争关系么？为什么？Ebase原属于海波龙的BI产品，属于数据底层的处理板块，大概功能和数据库建模以及ETL工具差不多，后来，海波龙被ORACLE收购后，EBASE也就顺理成章的变成了ORACLE 的产品。

ORACLE现在面对集团性客户时，一般的打单方案使用：EBASE+BIEE，即EBASE 的底层数据处理+BIEE的前段操作交互。

所以，两者是配合关系，不是竞争关系。

3. FineBI究竟可以连哪些数据源？1）各种文件形式数据集（Excel等，类似报表）2）常见关系型数据库3）任何带有jdbc接口的数据源注：数据源不是支持的越多越好。

判断一个数据源能否支持，首先要看支持有没有意义。

如果拿着我们这边的MDD+OLAP，再去连其他产品的MDD，然后我们根据别的MDD生成一下MDD再做OLAP，这就是相当于额外做了一遍MDD，属于逗你玩。

如果有客户这样问，告诉他，您还没搞清什么是DS（数据源），什么是MDD。

其次，要明确，我们现在的OLAP是不能独立于我们的MDD的，不是像国外某些产品可以拆开，用一个MDD用另一家的OLAP。

如果用户说你们为什么不支持，就告诉他，这样切开来不是什么好事，会有种种的兼容问题，一个版本一变，另一个立刻给脸色，给工具的维护者（信息部门）增加无端的麻烦。

最好肯定还是用一家的产品。

最后，具体问题具体分析。

首先在数据源配置的下拉列表里边找，找不到，看其有没有jdbc接口。

如果两者都没有，那就是不支持。

4. FineBI的MDD（多维数据库）构建FineBI的MDD（多维数据库）在构建时不会对数据源中的数据库造成任何影响。

因为FineBI自动建模的过程是先将所有数据取到BI服务器上，而后进行数据操作。

大数据处理中常见问题与解决方法随着互联网的快速发展和技术的日益成熟，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。

大数据的处理可以帮助企业和组织从庞大的数据集中获取有价值的信息，以便做出更明智的决策。

然而，在实际应用大数据处理过程中，也会遇到一些常见的问题。

本文将探讨这些问题，并提供相应的解决方法。

1. 数据质量问题大数据处理的一个重要前提是数据的质量。

然而，由于数据来源的多样性和复杂性，数据质量问题是非常常见的。

数据质量问题可能包括缺失值、不一致的数据、错误的数据格式等。

解决这些问题的方法可以包括使用数据清洗和预处理技术，例如去除重复记录、填补缺失值、数据转换和标准化等。

2. 存储和处理速度问题大数据量的处理对存储和计算资源的需求非常高。

在处理大数据时，可能会遇到存储空间不足或处理速度慢的问题。

为了解决这些问题，可以采用分布式存储和计算框架，例如Hadoop和Spark。

这些框架可以将数据分散存储在多个服务器上，并通过并行处理来提高处理速度。

3. 数据安全问题大数据包含许多敏感数据，例如个人身份信息、财务数据等。

因此，数据安全问题是大数据处理中不容忽视的问题。

为了保护数据的安全性，可以采取一些措施，例如加密数据、访问控制和身份验证、数据备份和灾难恢复等。

4. 数据分析问题大数据处理的最终目的是从数据中获取有价值的信息和洞见。

然而，由于大数据量和复杂性，数据分析也面临许多挑战。

一种常见的问题是如何有效地提取和分析数据，以发现隐藏的模式和关联。

为了解决这个问题，可以采用数据挖掘和机器学习技术来自动化分析过程，并提供更准确的结果。

5. 数据可视化问题大数据分析结果通常是非常庞大和复杂的，以至于很难理解和解释。

因此，数据可视化也是一个重要的问题。

数据可视化可以将数据呈现为图表、图形和仪表盘等形式，使用户能够更清楚地理解数据，并做出相应的决策。

为了解决数据可视化问题，可以使用专业的数据可视化工具和技术，例如Tableau和D3.js。