大数据etl培训班靠谱吗「如何从0」如何从0

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前几年,教培机构一片红火。

这几天,高考考生很多伤心。

当时教培红火到什么程度?新东方、好未来、猿辅导前景无限,热钱涌入后,纷纷去清华北大招聘老师,开出的条件甚至超过互联网行业,这是第一次有行业的工资能不虚互联网。

百度,字节入场的入场,布局的布局,都想从中分一杯羹。教培品牌如雨后春笋,疯狂的从市场上吸收着资金。

好未来在北京,给自己的老师们打造了个人IP,就像推明星那样推老师,准备用老师的个人魅力吸引学员,达到卖课的目的。

砸钱,造势,营销,成了教培行业最忙的事。

考生为什么伤心?今年的数学全国卷可能是近年来最难的一次。

去年一纸令下,国家整顿课外辅导机构,教培行业一片哀嚎。

新东方一时跌到深渊,俞敏洪后来不得把课桌捐给贫困山区,宣布正式告别教育行业。

这就是那辆红色卡车

笔者曾天真地以为,教培行业已经烟消云散了。

但实际上,教培并没有死,他们只是转入了地下,变为了1v1的形式,变为了门槛更高的样子。

笔者在上一篇文章2022高考:总有你刷不到的题,题目会背叛你,但能力不会中分析过,得到的结论是:

国家先通过整治教培,来消除教育中的过度内卷现象,从而实现教育公平,重拾高考“选拔人才”的作用,而高考则多出创新题,来整治不会思考的“刷题党”,“刷题上分”的风气打下去了后,教培行业将面临最终的消亡。

但另一种可能的概率,好像更大些:高考越难,教培机构的机会就越大。

教培行业,可能又要在地下偷偷地兴起了。

据笔者了解,实际上教培行业并未完全消亡,只是变为了更为隐蔽的形式。如采取1v1,上门辅导,或者打着兴趣班的幌子的形式来开展。

这样一来,原来几个人、几十个人共同分担的费用,都将落在一个人头上,能够接受辅导的门槛变高了,给家长的经济压力也更大了。

一直以来,高考都太重要了,它关系到孩子上什么大学,未来能干什么,在哪个城市发展,过上什么样的生活。高考堪称人生竞争第一场,没有人敢怠慢,每个家长都想让孩子在竞争中占据优势,多考几分是几分。

考题简单,那人家能拿的分,我们也得拿下吧,得让孩子辅导一下。

考题很难,那不辅导肯定不行了,必须辅导一下!

中国的家长,无论啥时候,都是有给孩子辅导的理由的。尤其题目难的时候,更不敢怠慢。

这句话一提,好像太老生常谈,但又不得不提,因为这是颠扑不破的真理。

高考在变化,我们不知道未来教育会走向何方,也不知道教培会走向何方。对于学生来说,只要高考一天还在,对于能力的测试就永远不会停止。

而对能力的测试,将变得越来越灵活,多样化。题目的解答思路越出越多,不可能总是考学生熟悉的路子,因此要求考生有较强的变通能力、创新能力。这个能力要靠平时多思考来习得,举一反三,多归纳总结,争取出新的东西。

只顾着埋头刷题,只总结现有的那一套,那就是思维懒惰,就是在背书,以后这样是不够的。

见得多了,思考得多了,就能拿出新的东西,这个新的东西是你自己的,不是学来的,是你消化了现有知识后创造的。

现在的高考,你仅仅掌握了还不行,你还得能出新。

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编辑导语:通过ETL,我们可以将分散且凌乱的数据整合到一起,进而帮助企业利用已有数据驱动决策。而ETL产品的关键点就在于抽取、转换与加载。具体应该如何设计一款ETL产品?本篇文章里,作者介绍了从0-1搭建ETL产品的策略方法,一起来看一下。

领导提了个小需求,公司做的系统越来越多了,数据也越来越多,想做一个属于公司内部的ETL工具做数据清洗并归集。你无从下手,或许本文可以帮助你。

ETL( Extract-Load-Transform)是将业务系统的数据抽取到一个中间数据库里,在里面经过各种规则的转换之后,装载到数据仓库的过程。目的是将分散、凌乱、标准不统一的数据整合到一起,帮助企业将沉睡的数据最大价值利用起来。

一般常见的做法包括ETL或者ELT,一个是先抽取到中间库转换好后再装载到目标数据库,另一个是将数据抽取并装载到目的端,利用目的端的数据处理能力完成数据转换工作。

通常越大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库,越偏向使用ELT,以便运用目的端数据库的处理能力。

其实这款产品的设计很简单,根据该产品的名称,我们就可以把功能模块分为三部分:抽取、转换、加载。

设计数据抽取功能,需要解决几个问题:一是需要确定从哪些源系统进行数据抽取;二是数据抽取的方法,是主动抽取还是由源系统推送?是增量抽取还是全量抽取?三是数据抽取的频次,是按照每日抽取还是按照每月抽取。

1)数据库连接

首先我们需要把数据从业务系统中抽取出来,从哪些源系统抽取,就要知道这个源业务系统放数据的数据库是哪一个,想要人家的东西就要知道人家放东西的地址在哪,也就是数据库连接。

数据库的类型大致可分为三种:关系型数据库、非关系型数据库(NoSQL)、键值数据库,目前企业最常用的关系型数据库Oracle、MySQL,非关系型数据库BigTable、MongoDB等,可根据业务情况增添所需要的数据库种类。

  • 数据源名称:帮助用户在操作数据源连接时,给所连接的数据源起个名称,便于后续的选择使用;
  • 数据源描述:便于管理和记忆数据源的信息;
  • 数据库地址:想要连接数据库的地址;
  • 端口号:一台计算机可以提供多个服务,端口号就类似于这些服务的门牌号。例如:在一台电脑上,浏览网页服务、连接服务器服务、微信服务、钉钉服务等,每一项都对应一个端口号,只有通过这些端口号,客户端才能真正的访问到这些服务。MySQL端口号一般默认是3306;
  • 数据库名称:同一个数据库地址可以包括很多数据库,每个数据库都有自己的名字,每个数据库里面包含了很多张数据表;
  • 用户名和密码:由业务方来分配,他们会把你可操作的数据权限放权给该账户。

通过这样几项内容的设计,用户就可以连接到一个确定的数据库,并使用里面的数据表。

数据库连接好之后,还需要连接测试一下是否能连通,以防因为网络或者信息填写错误等原因导致没有连上,那就是表面看着连好了,实际上是无效的数据库。

2)数据抽取

连接好源数据库后,就可以开始抽取工作了。这时需要解决刚提出的第二个问题,如何抽取?

ETL的工作一般都是主动抽取,能推送的话那就太好了,不过源系统推送的可能性不大,因为这增加了源业务方的工作量,本来抽取数据都会多多少少影响业务的运行情况,现在还来增加工作量,这不是给人家添堵嘛。所以不推送也没关系,能让主动抽就可以。

是增量抽取还是全量抽取呢?这个是根据业务需求而定,全量抽取比较好操作,每次做数据清洗任务时,把需要的表全部抽取过来就可以了。而增量抽取是只抽取新增部分的数据,要实现增量抽取,就要准确地捕获到数据库中数据源表的变化。

数据的变化无非是增、删、改,只要能监测到数据有这三种形式的变化,并对变化做一些处理,就能实现增量抽取了。增量抽取有四种方式:

① 触发器方式

在被抽取的数据源表上建立插入、修改、删除3个触发器,当源表中的数据发生变化(是新增、修改,还是删除了),可以指定一个或多个具备唯一性的字段来监测,对应的触发器就将变化的数据写入一个增量日志表,抽取时则从增量日志中抽取,同时,增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除。

② 时间戳方式

增量抽取时,通过比较指定抽取时间与抽取源表的时间戳字段的值决定抽取哪些数据。这种方式需要在源表中增加一个时间戳字段,源表数据更新或修改时,同时也会修改时间戳字段的值,这样就知道源表发生了哪些变化,将变化的数据重新抽取即可。

③ 全表比对方式

增量抽取时,ETL任务会逐条比较源表和目标表的记录,将新增或修改等变化的记录过滤读取出来,这种方式就比较考验硬件环境了。

④ 日志表方式

在数据库中创建业务日志表,增量抽取时,通过读日志表数据决定加载哪些数据,日志表的维护需要由业务系统程序编写代码完成。

以上四种增量抽取方式没有一种方式具有绝对优势,不同的方式在不同的企业中表现大体平衡。通常根据企业的业务需求和硬件环境来选择。

根据这四种方式描述,可以看出,我们比较好设计到产品中的就是触发器方式、时间戳方式、全表比对方式。

3)任务调度

如果需求是按日、按周或者按月抽取数据,并执行清洗任务,怎么办呢?可以通过任务调度功能来实现。

任务调度功能的设计就是来自于cron表达式。cron,是计划任务,指在约定的时间执行已经计划好的工作,是用代码来实现任务调度的用法。

任务调度的运行频次一般包括分、时、日、周、月,为什么没有秒调度,这玩意儿要求太高了,比较耗费资源,能满足到分的定时任务就可以了。调度任务的配置逻辑就是任务在什么时间开始运行,多久运行一次,什么时间结束运行。

数据的清洗转换,主要任务是过滤掉不符合要求的数据,不符合要求的数据主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。

根据数据清洗的业务需求,在ETL产品中设计各种类型的清洗组件,在组件设置页面由用户配置清洗规则,完成数据清洗任务的设计。

例如,根据抽取、转换、加载的流程,组件可以分为三大类:输入、转换、输出。

  1. 输入组件包括数据表输入、Excel文件输入、SQL输入等;
  2. 转换组件包括过滤、聚合、合并、排序、数据脱敏、增加计算字段、行转列等;
  3. 输出组件包括数据表输出、Excel文件输出等。

数据加载的主要任务是将数据从临时数据表或文件中加载到指定的数据仓库中。如果是全量方式则采用LOAD方式,如果是增量则根据业务规则,使用SQL语句MERGE进数据库。

对于一个ETL任务流,一般会在数据抽取时进行增量操作,将增量抽取的数据清洗之后再统一加载到目标表中。

业务场景:抽取商品销售订单数据表,商品数据表,计算出每日的销售订单总金额并入库。

第一步:制作ETL任务流程,抽取商品销售订单数据,商品数据表,通过商品ID关联成一张表。

第二步:计算每日销售订单总金额。增加一个订单总金额字段,并添加计算公式订单总金额=订单金额*数量。

第三步:设置调度任务,定时执行ETL任务。选择运行频次“天”,设定任务在哪一段时间内执行,也可以指定几个不在这段时间内的单个时间执行任务。

本文只是教大家如何搭建一个ETL产品的基础功能,搭建出来的产品要能真正的上线使用起来,除了需要考虑到:产品运作流程要使用的方案,是ETL还是ELT?如果要与BI产品共同使用,如何与其交互?

还需要认真思考一下,我们到底需要什么样的ETL?只是想做数据采集,支撑数据仓库的建设,还是作为一个数据交换平台,赋予其更多的应用场景。

这些大家在设计产品的时候都要考虑清楚,和相关开发团队以及领导多讨论沟通,有疑问的地方欢迎留言。

本文由 @金豌豆 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

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 面包制作中间醒发作用?

  中间醒发的目的是为了使面团重新产生新的气体,恢复其柔软性,便于整形的顺利进行,同时缓解面团表面张力,便于操作。

  醒发面团的三个关键因素你知道吗?

  1)温度

  醒发的温度一般控制在35~39℃。

  醒发温度过高,则面团内外温度相差大,在醒发时会造成内部组织不均匀,并且过高的温度使得面包表皮水分蒸发过快,使得面包表面结皮。

  而醒发温度过低,造成醒发过慢,延长醒发时间,还可能造成面包组织内部颗粒粗。

  2)湿度

  醒发时的湿度对面包的外观、形状和表皮影响较大,而对内部组织影响较小。

  湿度过低时,面团的表皮水分蒸发过快,容易使得面包的表皮失去弹性,容易结一层干硬的皮。这样在面包进炉烘烤时,容易影响膨胀,造成体积小等情况。同时,面包表皮太干也会抑制淀粉酶的作用发挥,抑制面包表皮糖量和糊精的生成,这就导致面团经过烘烤后表皮颜色上色浅,并且没有光泽且多斑点,影响外观及食用品质。

  湿度过高时,也会对面包品质造成影响。在高湿度的条件下醒发面团,会比低湿度条件下所花醒发时间少,减少损耗,并且经过烘烤后表皮颜色上色好且均匀。不过湿度过高会使得面包表皮出现气泡,并且由于表皮湿度过高韧性大,对成品的外观及食用品质造成影响。

  3)时间

  醒发的时间长短并没有一个非常精确的固定数值,因为要根据室温、湿度及其他因素进行调整及确定。但一般醒发时间在55~65分钟左右,具体以醒发达到成品体积的80%~90%为准。

  当醒发过度时,面包则会过酸,保质时间减短。并且面包内部组织颗粒粗糙不均匀,面包表皮上色浅且无光泽。

  而在面团醒发不足时,面团未通过醒发获得足够的气体。经过烘烤后面包体积小,表皮呈现红褐色,并在顶部形成一层硬皮盖,影响面包成品的品质。

日期(2023-01-15) 评论(0) 浏览(29)

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