用ssm框架和vue实现数据【基于数据质量分析ETL框架的设计及实现】

1 数据质量分析的概念数据质量分析主要是由域分析和过滤器分析两部分组成。以下将分别给以详细的说明。11 域分析数据质量分析中的域分析就是用来按列分析数据库表，来得出数据的概况信息。其中，域分析主要包括如下内容：一是数据类别分析，所谓的数据类别分析就是用来判断相关数据是否属于标识量、开关量、枚举量、时间、数量、文本等；二是针对数值类型数据的统计分析，主要有频率分析、方差分析以及百分比分析等；三是针对字符类型数据格式的分析，主要是进行模式匹配。数据质量分析中的域分析可以很好的帮助用对数据环境进行充分的了解，以便对数据流进行有效的质量评估和管理。

12 过滤器分析

数据质量分析中的过滤器由若干基本规则的逻辑所组成，目前数据质量分析中的过滤器定义的主要规则包括：一是包含规则（CONTAINS）；二是等于规则（EQUALS）；三是存在规则（EXISTS）。除此之外，过滤器定义的规则还有范围规则、正则表达式规则、频率规则、类型规则以及唯一规则等。通过这些基本规则的组合可以生成复杂的业务规则，进而通过这些复杂的业务规则来对数据进行评价，常见的评价结果包括：符合规则的记录数、规则明细、总记录数以及正确率等。

2 认识ETL

21 ETL概述

1）ETL的概念。ETL是英文Extraction-Transformation-Loading三个首字母的缩写，中文即为数据的提取、转换和加载。ETL在做数据仓库系统时发挥着至关重要的作用。相对于传统数据库技术，ETL并不是面向数学理论基础的，它主要是面向实际工程的应用。从工程应用的角度来看，ETL就是将要加载处理的数据按照一定的物理数据模型的要求来进行相应的处理 *** 作的，ETL的数据处理过程与工程人员的数据处理经验直接相关，由于ETL处理数据部分的工作在很大程度上决定数据仓库中数据的质量，而且对联机分析处理和数据挖掘结果的质量具有一定的决定作用。

2）ETL的数据处理特点。笔者总结认为，ETL的数据处理主要有如下两个方面的特点：① ETL的数据处理是同步的，而且是按照固定周期运行的。② 一般在ETL数据处理过程中所处理的数据量比较大，为了提高数据的处理效率，都会将数据流动的过程拆分成E、T和L即数据的提取、转换和加载三个过程来进行处理。

22 ETL体系结构及其本质

1）ETL的体系结构。一般而言，主流ETL产品框架的体系结构主要有目标数据库、源数据、抽取服务器、Web服务器以及配置工具等组成部分。ETL从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区。ETL系统一般不会单独作为一个项目来做，大多与数据仓库、决策支持等系统一起作为支持系统完成。

2）ETL的本质。如上所述，ETL的过程实际上就是数据流动的过程，其中，数据的清洗、抽取、转换和装载一般是根据用户的实际需要，可以以串行或并行的方式进行 *** 作。而T过程即数据的转换过程作为ETL的核心，一般都是以数据的抽取和装载过程为输入和输出的，也就是说，ETL的其他数据处理过程是以数据的转换过程为前提的。另外，ETL的数据处理过程一般都是以批量为单位进行 *** 作的，因此，ETL的数据处理多采用的是批量数据处理工具，比如常见的Oracle、SQL Loader

以及DB2的autoloader等都是基于ETL的批量数据处理工具。

23 ETL的主要功能和特点

1）ETL的主要功能。① 数据集成配置。ETL的数据集成配置功能模块能够为用户提供一个图形用户界面，可以让用户能够通过界面的交互 *** 作，比较容易地实现数据集成的流程、规则的定义；同时ETL的数据集成配置功能提供相应的解析功能，进而可以将配置规则进行解析，在完成规则解析的基础上完成对数据的集成处理 *** 作。② 数据集成服务。ETL的数据集成服务可以为用户提供相应的解析功能，也就是说，用户可以根据数据集成服务模块实现对集成规则的解析服务，然后由相关配置设备来读取这些被解析的规则后生成集成任务，最后在后台由相关设备完成数据的集成。

2）ETL的特点。① 易用性。现在有很多成熟的数据处理工具都提供ETL功能，譬如，常用的powermart以及datastage等数据处理工具。从应用角度来看，ETL的数据处理过程非常简洁，这些支持ETL技术的相关数据处理工具的应用，给数据仓库工程带来了很大的方便，进而大大的提高了工程人员的工作效率。② 高效性。ETL在执行任务时，可以有效保证抽取任务的正常进行。而且基于ETL的工具为用户提供了图形化界面，用户使用这些数据处理工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据，进而可以提高开发效率。③ 可靠性。ETL在进行数据的抽取时，可以保证源数据到目标数据的抽取精度达999%，能确保数据抽取 *** 作的可靠稳定运行。与此同时，ETL还可以对那些因特殊情况无法进行抽取的，或数据抽取中途停止而无法完成抽取 *** 作的信息进行详细的记录，确保以后数据抽取 *** 作的顺利进行。

3 基于数据质量分析ETL框架的设计与实现

31 配置工具的设计与实现

配置工具的开发工具一般选择支持C++的集成开发环境。可以根据以下流程进行主要的设计工作：① 数据集成。用户可以根据相关配置工具所提供的图形用户界面（GUI）进行元数据源、目的数据源和抽取规则的录入 *** 作等。并可以实现对这些录入数据信息的定义和数据集成结果的测试。② 资源共享。基于数据质量分析ETL框架克服了传统的抽取-转换-装载（ETL）架构在数据质量控制方面的缺陷，有效解决异地抽取的问题，并且可以对某些表的结构进行共享。

32 抽取服务的设计与实现

1）系统参数定义。系统参数一般都是在系统配置参数表中进行定义，其中，系统参数的定义主要包括参数名、参数值及参数说明等。基于数据质量分析ETL框架的系统参数定义如下表所示。

查询语句是要写在xml文件中的，如select from table_name where id = #{id}，#{id}表示取值。比如你在前台传来一个id，在后台接收到这个id，然后通过方法findById(String id)去查，此时#{id}，取的就是这个id值

一、Spring常见问题

1、Spring 在ssm中起什么作用？

Spring：轻量级框架

作用：Bean工厂，用来管理Bean的生命周期和框架集成。

两大核心：

IOC/DI(控制反转/依赖注入) ：把dao依赖注入到service层，service层反转给action层，Spring顶层容器为BeanFactory

AOP：面向切面编程

2、Spring的事务？

编程式事务管理：编程方式管理事务，极大灵活性，难维护。

声明式事务管理：可以将业务代码和事务管理分离，用注解和xml配置来管理事务。

3、IOC 在项目中的作用？

作用：Ioc解决对象之间的依赖问题，把所有Bean的依赖关系通过配置文件或注解关联起来，降低了耦合度。

4、Spring的配置文件中的内容？

开启事务注解驱动

事务管理器

开启注解功能，并配置扫描包

配置数据库

配置SQL会话工厂，别名，映射文件

不用编写Dao层的实现类

5、Spring下的注解？

注册

@Controller @Service @Component

注入

@Autowired @Resource

请求地址

@RequestMapping

返回具体数据类型而非跳转

@ResponseBody

6、Spring DI 的三种方式

构造器注入：通过构造方法初始化

<constructor-arg index="0" type="javalangString" value="宝马"></constructor-arg>

setter方法注入：通过setter方法初始化

<property name="id" value="1111"></property>

接口注入

7、Spring主要使用了什么模式？

工厂模式：每个Bean的创建通过方法

单例模式：默认的每个Bean的作用域都是单例

代理模式：关于Aop的实现通过代理模式

8、IOC，AOP的实现原理？

IOC：通过反射机制生成对象注入

AOP：动态代理

二、SpringMvc常见问题

1、SpringMvc 的控制器是不是单例模式，如果是，有什么问题，怎么解决？

问题：单例模式，在多线程访问时有线程安全问题

解决方法：不要用同步，在控制器里面不能写字段

2、SpringMvc 中控制器的注解？

@Controller：该注解表明该类扮演控制器的角色

3、@RequestMapping 注解用在类上的作用？

作用：用来映射一个URL到一个类或者一个特定的处理方法上

4、前台多个参数，这些参数都是一个对象，快速得到对象？

方法：直接在方法中声明这个对象，SpringMvc就自动把属性赋值到这个对象里面

5、SpringMvc中函数的返回值？

String，ModelAndView，List，Set 等

一般String，Ajax请求，返回一个List集合

6、SpringMvc中的转发和重定向

转发： return："hello"

重定向 ：return："redirect:hellojsp"

7、SpringMvc和Ajax之间的相互调用？

通过JackSon框架把java里面对象直接转换成js可识别的json对象，具体步骤如下：

1、加入JackSonjar

2、在配置文件中配置json的映射

3、在接受Ajax方法里面直接返回Object，list等，方法前面需要加上注解@ResponseBody

8、SpringMvc的工作流程图

1、DispatcherServlet前端控制器接收发过来的请求，交给HandlerMapping处理器映射器

2、HandlerMapping处理器映射器，根据请求路径找到相应的HandlerAdapter处理器适配器（处理器适配器就是那些拦截器或Controller）

3、HandlerAdapter处理器适配器，处理一些功能请求，返回一个ModelAndView对象（包括模型数据、逻辑视图名）

4、ViewResolver视图解析器，先根据ModelAndView中设置的View解析具体视图

5、然后再将Model模型中的数据渲染到View上

9、Struts2 和 SpringMvc的区别

入口不同：

Struts2：filter过滤器

SpringMvc：一个Servlet即前端控制器

开发方式不同：

Struts2：基于类开发，传递参数通过类的属性，只能设置为多例

SpringMvc：基于方法开发(一个url对应一个方法)，请求参数传递到方法形参，可以为单例也可以为多例(建议单例)

请求方式不同：

Struts2：值栈村塾请求和响应的数据，通过OGNL存取数据

SpringMvc：通过参数解析器将request请求内容解析，给方法形参赋值，将数据和视图封装成ModelAndView对象，最后又将ModelAndView中的模型数据通过request域传输到页面，jsp视图解析器默认使用的是jstl。

三、Mybatis常见问题

1、Ibatis和Mybatis？

Ibatis：2010年，apache的Ibatis框架停止更新，并移交给了google团队，同时更名为MyBatis。从2010年后Ibatis在没更新过，彻底变成了一个孤儿框架。一个没人维护的框架注定被mybatis拍在沙滩上。

Mybatis：Ibatis的升级版本。

2、什么是Mybatis的接口绑定，有什么好处？

Mybatis实现了DAO接口与xml映射文件的绑定，自动为我们生成接口的具体实现，使用起来变得更加省事和方便。

3、什么情况用注解，什么情况用xml绑定？

注解使用情况：Sql语句简单时

xml绑定使用情况：xml绑定 (@RequestMap用来绑定xml文件)

4、Mybatis在核心处理类叫什么

SqlSession

5、查询表名和返回实体Bean对象不一致，如何处理？

映射键值对即可

<result column="title" property="title" javaType="javalangString"/>

column：数据库中表的列名

property：实体Bean中的属性名

6、Mybatis的好处？

把Sql语句从Java中独立出来。

封装了底层的JDBC，API的调用，并且能够将结果集自动转换成JavaBean对象，简化了Java数据库编程的重复工作。

自己编写Sql语句，更加的灵活。

入参无需用对象封装（或者map封装）,使用@Param注解

7、Mybatis配置一对多？

<collection property="topicComment" column="id" ofType="comtmfbbspojoComment" select="selectComment" />

property：属性名

column：共同列

ofType：集合中元素的类型

select：要连接的查询

8、Mybatis配置一对一？

<association property="topicType" select="selectType" column="topics_type_id" javaType="comtmfbbspojoType"/>

property：属性名

select：要连接的查询

column：共同列

javaType：集合中元素的类型

9 、${} 和 #{}的区别？

${}：预编译处理，把${}直接替换成变量的值，不做任何转换。

#{}：字符串替换，sql中的#{}替换成？，有效的防止Sql语句注入。

总结：一般用#{}来进行列的代替

10、获取上一次自动生成的主键值？

select last _insert_id()

11、Mybatis如何分页，分页原理？

RowBounds对象分页

在Sql内直接书写，带有物理分页

12、Mybatis工作原理？

原理：

通过SqlSessionFactoryBuilder从mybatis-configxml配置文件中构建出SqlSessionFactory。

SqlSessionFactory开启一个SqlSession，通过SqlSession实例获得Mapper对象并且运行Mapper映射的Sql语句。

完成数据库的CRUD *** 作和事务提交，关闭SqlSession。

我刚开始做Web开发的时候，根本没有前端，后端之说。

原因很简单，那个时候服务器端的代码就是一切： 接受浏览器的请求，实现业务逻辑，访问数据库，用JSP生成HTML，然后发送给浏览器。

即使后来Javascript在浏览器中添加了一些AJAX的效果，那也是锦上添花，绝对不敢造次。因为页面的HTML主要还是用所谓“ 套模板 ”的方式生成：美工生成HTML模板，程序员用JSP,Veloctiy,FreeMaker等技术把动态的内容添加上去，仅此而已。

那个时候最流行的图是这个样子：

在最初的J2EE体系中，这个 表示层 可不仅仅是浏览器中运行的页面，还包括Java写的桌面端，只是Java在桌面端太不争气， 没有发展起来。

每个程序员都是所谓 “全栈”工程师 ，不仅要搞定HTML, JavaScript, CSS，还要实现业务逻辑，编写访问数据库的代码。等到部署的时候，就把所有的代码打成一个WAR包，往Tomcat指定的目录一扔，测试一下没问题，收工回家！

不差钱的公司会把程序部署到Weblogic，Websphere这样的应用服务器中，还会用上高大上的EJB。

虽然看起来生活“简单”又“惬意”，但实际上也需要实现那些多变的、不讲逻辑的业务需求，苦逼的本质并没有改变。

随着大家对浏览器页面的 视觉和交互 要求越来越高，“套模板”的方式渐渐无法满足要求，这个所谓的表示层慢慢地迁移到浏览器当中去了，一大批像Angular, ReactJS之类的框架崛起，前后端分离了！

后端的工程师只负责提供接口和数据，专注于业务逻辑的实现，前端取到数据后在浏览器中展示，各司其职。

像Java这样的语言很适合去实现复杂的业务逻辑，尤其是一些MIS系统，行业软件如税务、电力、烟草、金融，通信等等。 所以剥离表示层，只做后端挺合适的。

但是如果仅仅是实现业务逻辑，那后端也不会需要这么多技术了，搞定SSH/SSM就行了。

互联网，尤其是移动互联网开始兴起以后，海量的用户呼啸而来，一个单机部署的小小War包肯定是撑不住了，必须得做分布式。

原来的单个Tomcat得变成Tomcat的 集群 ，前边弄个Web服务器做请求的 负载均衡， 不仅如此，还得考虑状态问题，session的一致性。

（注：参见文章《小白科普：分布式和集群》）

业务越来越复杂，我们不得不把某些业务放到一个机器（或集群）上，把另外一部分业务放到另外一个机器（或集群）上，虽然系统的计算能力，处理能力大大增强，但是这些系统之间的通信就变成了头疼的问题， 消息队列 （MQ)， RPC框架 （如Dubbo）应运而生，为了提高通信效率，各种 序列化的工具 (如Protobuf)也争先空后地问世。

单个数据库也撑不住了，那就做数据库的 读写分离 ，如果还不行，就做 分库和分表 ，把原有的数据库垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎么切，都会让应用程序的访问非常麻烦，因为数据要跨库做Join/排序，还需要事务，为了解决这个问题，又有各种各样“ 数据访问中间件 ”的工具和产品诞生。

为了最大程度地提高性能，缓存肯定少不了，可以在本机做缓存(如Ehcache)，也可以做 分布式缓存 (如Redis)，如何搞 数据分片 ，数据迁移，失效转移，这又是一个超级大的主题了。

互联网用户喜欢上传和文件，还得搞一个 分布式的文件系统 （如FastDFS），要求高可用，高可靠。

数据量大了，搜索的需求就自然而然地浮出水面，你得弄一个支持全文索引的 搜索引擎 (如Elasticsearch ,Solr)出来。

林子大了，什么鸟都有，必须得考虑 安全 ，数据的加密/解密，签名、证书，防止SQL注入，XSS/CSRF等各种攻击。

前面提到了这么多的系统，还都是分布式的，每次上线，运维的同学说：把这么多系统协调好，把老子都累死了。

得把持续集成做好，能自动化地部署，自动化测试（其实前端也是如此），后来出现了一个革命化的技术 docker ， 能够让开发、测试、生成环境保持一致，系统原来只是在环境（如Ngnix, JVM,Tomcat,MySQL等）上部署代码，现在把代码和环境一并打包， 运维的工作一下子就简化了。

公司自己购买服务器比较贵，维护也很麻烦，又难于d性地增长，那就搞点虚拟的服务器吧，硬盘、内存都可以动态扩展（反正是虚拟的）， 访问量大的时候多用点，没啥访问量了就释放一点，按需分配，很方便，这就是 云计算 的一个场景。

随着时间的推移，各个公司和系统收集的数据越来越多，都堆成一座大山了，难道就放在那里白白地浪费硬盘空间吗？

有人就惊奇地发现，咦，我们利用这些数据搞点事情啊， 比如把数据好好分析一下，预测一下这个用户的购买/阅读/浏览习惯，给他推荐一点东西嘛。

可是这么多数据，用传统的方式计算好几天甚至好几个月才能出个结果，到时候黄花菜都凉了，所以也得利用分布式的技术，想办法把计算分到各个计算机去，然后再把计算结果收回来， 时势造英雄， Hadoop 及其生态系统就应运而生了。

之前听说过一个大前端的概念，把移动端和网页端都归结为“前端”，我这里造个词“大后端”，把那些用户直接接触不到的、发生在服务器端的都归结进来。

现在无论是前端还是后端，技术领域多如牛毛，都严重地细分了，所以 我认为真正的全栈工程师根本不存在，因为一个人精力有限，不可能搞定这么多技术领域，太难了 。

培训机构所说的“全栈”，我认为就是前后端还在拉拉扯扯，藕断丝连，没有彻底分离的时候的“全栈”工程师。

那么问题来了， 后端这么多东西，我该怎么学？

之前写过一篇文章叫做《上天还是入地》，说了学习的广度和深度，在这里也是相通的。

往深度挖掘，可以成为某个技术领域的专家，如搜索方面的专家、安全方面的专家，分布式文件的专家等等，不管是哪个领域，重点都不是学会使用某个工具和框架， 而是保证你可以自己的知识和技术去搞定这个领域的顶尖问题。

往广度发展，各个技术领域都要了解，对于某种需求，能够选取合适的软件和技术架构来实现它，把需求转化成合适的技术组件，让这些组件以合适的方式连接、部署、运行，这也需要持续地学习和不断的经验积累。

最后，以一张漫画来结束吧！

C/C++高级工程师学习路线图：

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