ODS_ETL常见问题分析及解决方法

合集下载

ods层数据策略

ODS（Operational Data Store）层的数据策略主要包括以下几点：
统一数据源：ODS层通常作为统一的数据源，从各个业务系统整合数据，解决数据不一致和重复的问题。

细节数据存储：ODS层存储了最接近原始数据源的细节数据，这些数据经过ETL（Extract, Transform, Load）处理后进入本层，数据是定义统一的，可以体现历史的，被长期保存的。

数据分层：在ODS层中，数据按照一定的逻辑分层，包括基础数据层、主题层、应用层等，每一层都有其特定的作用和功能。

主题数据模型：在ODS层中，根据业务需求和数据分析的需要，构建主题数据模型，将相关数据进行整合和组织，提供一致的数据视图。

数据质量保证：ODS层通过数据清洗、校验和审核等手段，确保数据的准确性和完整性，提高数据质量。

数据安全控制：ODS层通过数据安全控制策略，确保数据的机密性和完整性，防止数据泄露和未经授权的访问。

数据备份与恢复：ODS层需要定期备份数据，并制定相应的恢复策略，以防止数据丢失和灾难性事件的发生。

数据生命周期管理：ODS层需要制定数据生命周期管理策略，确定数据的保留期限和淘汰标准，及时清理和删除过时和无效的数据。

总的来说，ODS层的数据策略旨在提供统一、准确、安全、可靠
的数据支持，满足业务需求和数据分析的需要。

数据库常见故障与解决方法

数据库常见故障与解决方法数据库是现代软件系统中至关重要的组成部分之一，负责存储和管理数据。

然而，在长期运行的过程中，数据库也会遇到各种故障。

本文将介绍一些常见的数据库故障，并提供解决这些问题的方法。

一、数据库崩溃数据库崩溃是指数据库系统无法继续正常运行的情况。

造成数据库崩溃的原因可能包括硬件故障、操作系统错误、电源中断等。

当发生数据库崩溃时，用户将无法访问数据库中的数据。

解决方法：1. 备份和日志恢复：定期备份数据库和事务日志是避免数据丢失的重要方式。

在数据库崩溃后，可以使用备份和事务日志来还原数据库至崩溃前的状态。

2. 使用故障转移：可以使用故障转移机制，将数据库服务器切换至备用服务器上。

这样可以最大程度地减少数据库崩溃对用户的影响。

二、数据损坏数据损坏是指数据库中的数据出现异常或错误的情况。

数据损坏可能由多种原因引起，如磁盘故障、软件错误、用户错误操作等。

数据损坏将导致数据库无法提供正确的数据。

解决方法：1. 数据库一致性检查：可以使用数据库提供的一致性检查工具，对数据库进行检查和修复。

这些工具可以识别和修复数据损坏问题。

2. 数据库恢复：若数据损坏无法修复，可使用备份数据进行恢复。

在恢复过程中可能会丢失一部分数据，请确保数据备份的及时性和准确性。

三、性能瓶颈数据库性能瓶颈是指数据库运行时出现的性能下降或响应延迟等问题。

性能瓶颈可能由多种原因引起，如数据库服务器负载过高、索引使用不当等。

解决方法：1. 性能监控：使用性能监控工具来监测数据库的性能指标，包括CPU使用率、磁盘I/O等。

根据监控结果，及时调整数据库配置参数或优化查询语句。

2. 数据库优化：合理使用索引、分区等技术来提高数据库查询和更新性能。

可以使用数据库性能优化工具来自动识别和修复潜在的性能问题。

四、安全问题数据库安全问题是指数据库面临的各种威胁和风险，如未经授权的访问、数据泄漏等。

这些安全问题可能导致数据被盗取、破坏或滥用。

解决方法：1. 访问控制：设置合适的用户权限和访问控制策略，确保只有经过授权的用户可以访问数据库，并按照其权限进行操作。

ods etl方法

ods etl方法
ODS (Operational Data Store) 是指用于存储和管理企业的实时、事务型数据的一个中间数据库。

ODS ETL 方法是将数据从各个源系统抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load) 到ODS的过程。

下面是常见的ODS ETL 方法：
1. 批量抽取：定期按照一定的时间间隔，将源系统的数据批量抽取到ODS。

这种方法适合数据量较大、更新较频繁的场景，但是数据的实时性相对较低。

2. 增量抽取：根据源系统的变化情况，只抽取发生变化的数据到ODS。

这种方法可以提高数据的实时性，但需要根据源系统提供的增量信息进行抽取。

3. 实时抽取：通过订阅源系统中的数据变更事件，实时将发生变化的数据抽取到ODS。

这种方法可以实现数据的即时同步，但对抽取性能和资源消耗要求较高。

4. 数据清洗与转换：在数据抽取的过程中，可以对数据进行清洗和转换。

清洗包括去除重复数据、修复数据错误等；转换包括数据格式转换、计算衍生字段等操作，以适应ODS的数据结构和业务需求。

5. 数据加载：将经过清洗和转换的数据加载到ODS中。

加载过程可以包括索引的建立、数据分区等操作，以提高数据查询的性能。

以上是常见的ODS ETL方法，根据具体的业务需求和系统架构，可以选择合适的方法进行实施。

ODIS 错误代码含义

ods9214e钥匙无线收发器的接收系统无法连数据被临时保存当集团公司系统重新可用并且计算机上的车外诊断信息系统服务启动时自动发送
14 错误信息
在使用车外诊断信息系统服务的过程中，可能会出现各种原因的错误信息。错误信息中包含了
用于错误分类及其进一步处理的重要信息。
插图 13.81追踪激活时的故障
错误识别号：分配给错误的识别号。拓扑名称：出现错误的应用范围的名称。错误描述：错误情况的描述。确定：关闭错误信息。利用错误识别号可以在表格错误识别号中查找出现的错误信息。此处右栏提示中描述了如何进一步处理。注意：最常见的错误信息出现在车辆和网络的连接故障。此时我们建议检查连接，重启系统。
ID 显示的错误提示 ODS1008E 来自服务器的否定回答：请咨询支持。 ODS1501E 选择的会话版本 ... 与当前程序版本不兼容 ....会话无法载入。请咨询支持。 ODS1502E 选择的会话类型 ... 与当前产品不兼容 ...会话无法载入。请咨询支持。 ODS1503E 不能确定所选会话的类型。会话无法载入。请咨询支持。 ODS2001E 帐户...的关键字无效。请咨询支持。 ODS2002E 帐户 ... 的关键字已到期。请咨询支持。 ODS2003E 无认证可用。请咨询支持。 ODS2004E 帐户 ... 未知。请咨询支持。 ODS2005E 访问 ... 时需要认证。请咨询支持。 ODS2006E 识别号为 ... 的硬件被标记为禁用。请咨询您的支持部门。尝试登录诊断测试仪，其硬件识别号在服务器方面被禁用。请咨询支持。 ODS2007E 您的资费已用完。请通过 erWin 获取新的资费。如果您是独立经销商，请重新购买资费。如果您是经销商，请联系支持部门。 ODS2008E 您的资费已达到同时用户会话的最大数量。只有在现有的用户会话被许可请稍后重新联系我们。 ID 显示的错误提示后才能登录。 ODS2500E 集团公司系统报告一个错误：请咨询支持。 ODS2501F 未找到 MCD 系统。请检查 MCD 系统的安装情况。请咨询支持。 ODS2502E 数据不存在。可能存在以下原因：车辆项目缺失或错误此功能不用于该控制单元

ods etl方法

ods etl方法【原创实用版4篇】目录（篇1）1.关于ODS ETL方法2.ODS ETL方法的特点和优势3.ODS ETL方法的应用场景和实施步骤4.ODS ETL方法的未来发展趋势正文（篇1）一、关于ODS ETL方法ODS ETL方法是一种用于数据仓库的数据抽取、转换和加载的方法。

它是一种基于ETL（Extract-Transform-Load）的数据处理方法，通过抽取数据源、转换数据格式和加载数据到目标系统中来实现数据的处理和整合。

二、ODS ETL方法的特点和优势1.高效性：ODS ETL方法能够快速地从数据源中抽取数据，并进行快速的数据转换和加载，提高了数据处理的速度。

2.准确性：ODS ETL方法能够有效地过滤掉错误的数据，保证了数据的准确性和完整性。

3.可维护性：ODS ETL方法能够方便地进行数据的维护和管理，使得数据的更新和维护变得简单和方便。

三、ODS ETL方法的应用场景和实施步骤1.应用场景：ODS ETL方法适用于各种类型的数据处理场景，如企业信息化、电子商务、金融风控等。

2.实施步骤：ODS ETL方法的实施可以分为以下几个步骤：t* 确定数据处理的目标和需求；t* 选择合适的数据源和目标系统；t* 设计数据处理流程和数据转换规则；t* 进行数据的抽取、转换和加载；t* 进行数据的质量检查和验证。

四、ODS ETL方法的未来发展趋势1.智能化：随着人工智能技术的发展，ODS ETL方法将更加智能化，能够自动进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率。

目录（篇2）1.关于ODS ETL方法2.ODS ETL方法的应用场景3.ODS ETL方法的优势4.ODS ETL方法的未来发展正文（篇2）一、关于ODS ETL方法ODS ETL方法是数据集成的一种方法，主要用于将多个数据源中的数据整合到一个统一的数据库中，以便更好地管理和分析数据。

ODS ETL方法的核心是数据转换和清洗，通过数据转换和清洗，将不同数据源中的数据进行统一处理，实现数据的标准化和规范化。

基于ETL的数据仓库ODS数据查询

解决了并构数据源的模式匹配问题，对数据进行清理、集成和变换后，整合两种异构数据源为统一的Ｏｃａｅｒｌ数据存储模式，消除了异构数据源之间的隔离，保证了对数据资源的有效集成。提出在数据源和数据仓库之
问增加一个中间层ＯＳ操作型数据存储）通过在ＯＳ中的转换策略研究，Ｄ（，Ｄ论述了如何实现个性化的数据转换，信息仓库中的数据以多维的形式表示，将满足各种方式的个性化查询。
ｏｅｉＯａｌａａａｅｉｘｅｒｔｃｎｍｉｅｓｓｅｅｔｎｃｙａｂｏｆｅｅｏｅｅｕｙｔｍ，ｎｓｒｃｅｄｔｂｓＥｃｌｏｍａｏｏｃｃｎｕｌｃｒｉｅｒｏｋｏｔｒｇｎｏｓｓｓｅｓｆｅｏｈｈｓａｅｕｓｆｒａｄａｋｎｆｐｒｌａａｅｔａｔｎ，ｏｖｎｅｆｅｄｓｆｔｒｇｎｏｓｔｉｐｐｒｐｔｏｗｒｉｄｏａａｌｌｄｔｘｒｃｏｓｌｅｔｅｉｔｒｃｅｉｎｏｅｅｏｅｅｕｅｉｈａｇｈｄｔｏｒｅｆａａｓｈｍａｍａｃｉｇｐｂｅ，ｌａｉｇｉｔｇａｉｎａｄｔｎｆｒ，ｔｅｉｔｇａｉｎｏａａｓｕｃｓｔｃｅｔｈｎｒｌｍｃｅｎｎ，ｅｒｔｎｒｓｍｏｄｏｎｏａｏｈｅｒｔｆｎｏｔｏｋｎｓｏｅｅｏｅｅｕａｒｔｅｕｉｃｔｎｏｅＯａｌａａｓｒｇ，ｌｎｔｅｈｔｒｇ — ｗｉｄｆｔｒｇｎｏｓｄｔｆｎｆａｉｆｔｒｃｅｄｔｔａｅｅｉａｅｔｅｅｏｅｈａｏｈｉｏｈｏｍｉｈｎｏｓｄｔｅｗｅｔｎｕｅｔｅｅｅｔｅｉｔｇａｉｎｏａｅｏｒｅ．ｅｕａａｂｔｅｎ，ｅｓｒｆｃｉｎｅｒｔｆｔｒｓｕｃｓｏｈｖｏｄａ

基于ODS方法的转子故障分析

基于ODS方法的转子故障分析侯兴龙;岳林;纪海明【摘要】转子系统在旋转机械中起着关键作用,一旦发生故障,将造成重大经济损失.因此,开展旋转机械转子故障诊断方法的研究具有重要工程意义.目前一般是基于传统傅里叶变换的频谱分析方法诊断转子故障.这种方法不能判断转子进动方向,容易误判机组发生故障原因.基于上述问题,研究运行变形振型(ODS)方法,并将其应用于转子故障实验中.用不同参数的变化来反应转子在不同工况下的ODS改变量,以此来判断转子发生哪一种故障以及故障的严重程度.最后运用仿真数据及实验结果验证了这种方法的正确性和有效性.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)003【总页数】4页(P77-80)【关键词】ODS;转子系统;故障诊断【作者】侯兴龙;岳林;纪海明【作者单位】南京航空航天大学,江苏南京210016;南京航空航天大学,江苏南京210016;南京航空航天大学,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP277.30 引言旋转机械广泛地被应用于石油、冶金、化工、电力以及航空等重要的工程领域中[1]。

它是以转子及其回转部件作为工作的主体，大部分情况下转子部件都是处于高速运行状态，一旦发生故障，将造成巨大的经济损失和灾难性的后果。

因此保证这些关键设备安全、稳定、长周期、满负荷运行对于提高企业经济和社会效益具有十分重要的意义。

1 算法理论国内外对于转子系统的ODS方法研究还比较少，主要是Ganeriwala SN和Richardson[2]作了一些研究工作，提出了获得频域ODS的一系列方法，包括自功率谱、互功率谱、传递率以及ODS FRF等，并将其应用于桥梁试验中。

结果表明ODS FRF方法比传递率方法有更好的消噪效果。

Ganeriwala SN等人为了进一步探究ODS方法在转子故障中的实际应用，将ODS FRF方法应用于转子系统不平衡故障中[3]，在旋转设备故障模拟器上，通过比较平衡状态下获得的ODS数据与7种不平衡故障条件下得到的ODS数据，可以发现当转子系统处于不平衡情况下，其ODS将会发生显著的变化，并引入了SCC和SPD参数用来衡量转子不平衡严重程度。

ETL讲解（很详细！！！）[转]

ETL讲解（很详细）[转]ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，⽬的是将企业中的分散、零乱、标准不统⼀的数据整合到⼀起，为企业的决策提供分析依据。

ETL是BI项⽬重要的⼀个环节。

通常情况下，在BI项⽬中ETL会花掉整个项⽬⾄少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项⽬的成败。

ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。

在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。

数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型数据存储)中——这个过程也可以做⼀些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取⽅法，尽可能的提⾼ETL的运⾏效率。

ETL三个部分中，花费时间最长的是“T”(Transform，清洗、转换)的部分，⼀般情况下这部分⼯作量是整个ETL的2/3。

数据的加载⼀般在数据清洗完了之后直接写⼊DW(Data Warehousing，数据仓库)中去。

ETL的实现有多种⽅法，常⽤的有三种。

⼀种是借助ETL⼯具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，⼀种是SQL⽅式实现，另外⼀种是ETL⼯具和SQL相结合。

前两种⽅法各有各的优缺点，借助⼯具可以快速的建⽴起ETL⼯程，屏蔽了复杂的编码任务，提⾼了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。

SQL的⽅法优点是灵活，提⾼ETL运⾏效率，但是编码复杂，对技术要求⽐较⾼。

第三种是综合了前⾯⼆种的优点，会极⼤地提⾼ETL的开发速度和效率。

⼀、数据的抽取（Extract）这⼀部分需要在调研阶段做⼤量的⼯作，⾸先要搞清楚数据是从⼏个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运⾏什么DBMS,是否存在⼿⼯数据，⼿⼯数据量有多⼤，是否存在⾮结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进⾏数据抽取的设计。

ETL流程、数据流图及ETL过程解决方案

ETL过程-数据抽取
– 数据来源
• 文件系统，业务系统
– 抽取方式
• 根据具体业务进行全量或增量抽取
– 抽取效率
• 将数据按一定的规则拆分成几部分进行并行处理
– 抽取策略
• 根据具体业务制定抽取的时间、频度，以及抽取的流程
ETL过程-数据清洗
清洗规则：
– 数据补缺
• 对空数据、缺失数据进行数据补缺操作，无法处理的作标记
ETL的问题
ETL过程-0层DFD
P0
业务数据文件数据
字段映射字段映射
ETL过程
未经清洗加工的数据
P1数据抽取
数据过滤
业务清洗规则
P2数据清洗
加载
清洗后的有效数据
转换规则转换规则
数据仓库
批量加载
P4数据加载文件
Reject
装载策略
与目标匹配的数据
加载
P3数据转换
1层-数据抽取
P1 业务数据文件数据
日志表方式
全表对比方式
抽取所有源数据，在更新目标表之对系统表结构没有任何影响数据比对复杂，设计比较复杂，前先根据主键和字段进行数据比对，管理维护统一，可以实现执行速度慢，有更新的进行update或insert 数据的增量加载
全表删除插入方式
删除目标表数据，将源数据全部插 ETL规则简单，速度快入
同构(Synchronous )
要避免性能瓶颈问题，解决办法是缩小每次抽取的时间粒度，例如将抽取周期定为每日抽取，这样可以保证每次抽取的增量数据数目是很少量的。与异构方式类似，应避免抽取时间区间和源数据系统的生产时段相重合。如果源数据系统时刻都有新数据插入，一种解决办法是设置一个时间区间，定义每次抽取的开始和结束时间值：本次抽取的开始时间为上次抽取的结束时间，本次抽取的结束时间为机器系统时间（Sysdate）或者是目前数据库系统中已有记录的最大时间戳值。实际上就是定义某个时间区间内的源数据的快照(Snapshot)，这样就可以避免重复装载的情况发生。除此之外，还应该充分考虑源和目标两套数据库系统的Down机的时间因素。只需要一个ETL软件包。系统管理人员也只需要监视一套系统。源和目标的关系是被绑定在具体的映射中的。当源或者目标的结构发生变化，相对应的映射也要做修改。

基于ETL的数据仓库ODS数据查询

基于ETL的数据仓库ODS数据查询李宝林【摘要】ETL是构建数据仓库的一个非常重要的环节,是整个数据仓库系统乃至整个决策支持系统的基石.如何设计高效的ETL过程成为众多计划或正在实施数据仓库项目的单位考虑的重要问题.针对数据来源一是Oracle数据库,二是Excel格式的经济普查电子年鉴系统的异构性,提出了一种并行数据抽取接口设计方案,解决了异构数据源的模式匹配问题,对数据进行清理、集成和变换后,整合两种异构数据源为统一的Oracle数据存储模式,消除了异构数据源之间的隔离,保证了对数据资源的有效集成.提出在数据源和数据仓库之间增加一个中间层ODS(操作型数据存储),通过在ODS中的转换策略研究,论述了如何实现个性化的数据转换,将信息仓库中的数据以多维的形式表示,满足各种方式的个性化查询.【期刊名称】《江西科学》【年(卷),期】2010(028)006【总页数】5页(P844-848)【关键词】ETL;数据仓库;ODS;异构数据源【作者】李宝林【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南,昆明,650051【正文语种】中文【中图分类】TP311ETL,即数据抽取转换装载系统,是数据仓库实现过程中,将数据由数据源系统向数据仓库加载的主要过程。

ETL负责将异构的、分布的数据源中的数据进行抽取、清洗、转换,最后装载到数据仓库中,是联机分析处理和数据挖掘的基础。

ETL包括 3个方面:一是抽取,即将数据从各种原始的 OLTP系统中提取出来,这是所有工作的前提;二是转换,按照设计好的规则对已抽取的数据进行转换,使数据格式能够统一;三是加载,将转换好的数据按计划增量或者全部导入到数据仓库中[1～3]。

1.1 数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。

数据的抽取必须既能充分满足决策支持系统的需要,又要保证不影响业务系统的性能。

因此进行抽取时应按照数据源的不同制定相应的策略,包括抽取方式、抽取时机、抽取周期等。

etl数据缺失值处理方法

etl数据缺失值处理方法E T L数据缺失值处理方法在数据处理过程中，经常会遇到数据缺失的情况。

数据缺失可能是由于各种原因导致的，比如传感器故障、人为错误、网络中断等。

在进行E T L （数据抽取、转换和加载）的过程中，我们需要对缺失的数据进行处理，以确保数据的完整性和准确性。

本文将介绍一些常用的E T L数据缺失值处理方法，并逐步解释它们的原理和应用场景。

1.数据丢弃（D r o p）数据丢弃是最简单的数据缺失处理方法之一。

当遇到缺失值时，我们可以选择直接忽略这些缺失数据，并将其从数据集中删除。

这种方法适用于缺失数据较少且对最终结果影响较小的情况。

然而，数据丢弃可能会导致数据集的减少，进而降低模型的可信度和预测能力。

2.均值填充（M e a n I m p u t a t i o n）均值填充是一种常用的处理缺失值的方法。

对于数值型数据，我们可以计算数据的均值，并用该均值填充缺失值。

这样做的原理是假设缺失值与其他观测值的平均值接近。

均值填充可以保持数据集的大小不变，并解决了数据丢失的问题。

然而，均值填充可能导致数据的扭曲，特别是当数据存在极端值或异常值时。

3.中位数填充（M e d i a n I m p u t a t i o n）中位数填充是一种类似于均值填充的方法，不同之处在于我们使用数据的中位数来填充缺失值。

中位数填充可以减少极端值对结果的影响，使数据的分布更加健壮。

然而，与均值填充一样，中位数填充也忽略了特征之间的相关性和差异。

4.众数填充（M o d e I m p u t a t i o n）众数填充是一种适用于分类型数据的缺失值处理方法。

对于缺失的分类型数据，我们可以找出最常出现的值，并用该值填充缺失值。

众数填充的优势在于能够保持数据的分布和特征之间的相关性。

然而，众数填充忽略了其他出现频率较低的值，可能会引入偏差。

5.插值法（I n t e r p o l a t i o n）插值法是一种基于已有数据的推测方法，用于填充缺失数据。

数据仓库系统

数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。

源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。

仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。

元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。

数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。

分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。

数据仓库应用是一个典型的C/S结构。

其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。

服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。

现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。

OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。

什么是联机分析处理(OLAP)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

ODIS常见问题及解决办法V1-20150706

ODIS常见问题及解决办法版本信息V1 2015.07.06使用对象经销商技术经理主机厂现场技术经理、技术支持工程师一汽-大众售后技术服务部服务技术开发组目录一、安装与配置概述 (2)二、常见问题及解决办法 (5)1、license无效1 (5)2、license无效2 (6)3、找不到新版基础盘 (7)4、“Framework”错误 (8)5、unable to determine the hardware id for the computer (9)6、无法恢复系统 (10)7、找不到新的升级数据 (11)8、安装数据盘时，网址栏变红，无法载入 (12)9、ODS9004E (13)10、ODS9007E (14)11、ODS9011E (15)12、ODS9013E (16)13、ODS9014E (17)14、ODS9018E (18)15、ODS8031E (19)16、卡在“删除中间存储的报告”，无法进入系统 (20)17、ODS6501E (21)18、ODS4009E (22)19、ODS6105E (23)20、ODS9212E (24)21、ODS1007E (25)22、EXCEPTION_ERROR (26)三、版本更新说明 (27)一、安装与配置概述⏹证书申请1、到FTP空间下载注册器，在诊断仪上运行，填写服务代码，在联网状态下点击“申请/下载license”进行申请，如下图。

2、等待3到5个工作日，再次在这台诊断仪上运行注册器，点击“申请/下载license”，即可得到安装证书license.dat 。

⏹基础盘安装1、到MS/2下载最新版基础盘，如下图。

2、在诊断仪上运行基础盘，按照提示操作即可，出现下图时表示完成安装。

⏹数据盘安装1、运行已安装的基础盘，在下图界面中输入MS/2地址/dav 后，点击箭头进行数据盘安装，如下图。

2、进度条走完后表明完成安装。

⏹在线配置1、安装从FTP空间下载的客户证书和信托证书即可，如下图所示。

etl面试题及答案

etl面试题及答案数据ETL（Extract，Transform，Load）是一种常用的数据处理方法，用于将原始数据从不同的数据源中提取出来，经过转换和清洗后加载到目标数据仓库或数据库中。

ETL技术在数据仓库建设和数据分析中扮演着重要的角色。

在ETL领域，掌握相关知识和技能对于工作的顺利进行至关重要。

下面是一些常见的ETL面试题及其答案，供参考和学习。

1. 什么是ETL过程？请解释其各个步骤。

ETL过程是指将数据从源系统中提取、经过转换后加载到目标系统中的过程。

它包括以下三个步骤：- 提取（Extract）：从源数据源中获取数据。

这可能涉及到连接到数据库、读取文件或使用API等方式来获取数据。

- 转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、整理和处理，以满足目标系统的要求。

转换过程可以包括数据清洗、数据合并、数据分割、数据转换和数据计算等。

- 加载（Load）：将经过转换的数据加载到目标系统中。

这可能涉及到将数据插入数据库表、生成文件、调用API等。

2. ETL的优点有哪些？ETL的优点包括：- 数据隔离：ETL过程可以将源系统和目标系统隔离开来，避免直接对源系统进行操作，减少了对源系统的影响和风险。

- 数据集成：ETL过程可以将来自不同数据源的数据进行整合和集成，使得数据分析更加全面和准确。

- 数据质量控制：在ETL过程中，可以对数据进行清洗、校验和转换，提高数据的质量。

- 性能优化：通过ETL过程中的数据转换和整理，可以提高数据查询和分析的性能。

3. ETL过程中的数据清洗包括哪些步骤？数据清洗是ETL过程中的重要环节，用于处理源数据中的空值、重复值、异常值和非标准化数据等。

数据清洗的步骤通常包括：- 去除重复值：对源数据进行去重处理，确保数据的唯一性。

- 处理空值：使用合理的方法填充或删除源数据中存在的空值。

- 处理异常值：识别并处理源数据中的异常值，比如数值范围异常、逻辑异常等。

- 标准化数据：统一数据的格式和规范，确保数据的一致性和可比性。

数据库读写分离方案的常见问题解析

数据库读写分离方案的常见问题解析数据库读写分离是一种常见的数据库优化方案，它可以将数据库的读和写操作分别分配到不同的节点上，从而提高数据库的性能和可扩展性。

然而，在实施数据库读写分离方案时，常会遇到一些问题。

本文将对常见的问题进行解析，并提供相应的解决方案。

一、数据同步延迟问题在数据库读写分离方案中，写操作的数据会同步到读节点上，但存在一定的延迟。

这可能导致读节点上的数据并不是实时的，对于一些实时要求较高的系统可能会存在问题。

解决方案：1. 使用主从复制方式：在数据库读写分离架构中，主库负责处理写操作，将数据同步到从库。

从库可以作为读节点，但数据可能有一定的延迟。

可以使用主从复制方式，通过增加从库的数量来提高读性能和降低延迟。

2. 引入中间件：引入中间件，如MySQL Proxy、MaxScale 等，可以在数据库层面解决数据同步延迟问题。

中间件可以实现数据的实时同步，提供更好的读写分离体验。

二、数据一致性问题在数据库读写分离方案中，由于写操作和读操作发生在不同的节点上，可能导致数据的一致性问题。

即某个时刻读操作和写操作可能同时在进行，可能导致读到的数据不是最新的或者读到的数据与写操作并不完全一致。

解决方案：1. 使用同步策略：可以采用强制同步策略，即当写操作完成后才能进行读操作，从而保证数据的一致性。

但这可能会导致读性能的下降，因为读操作可能需要等待写操作的完成。

2. 设置合理的读写操作顺序：在应用程序层面，可以通过设置合理的读写操作顺序来保证数据的一致性。

如在写操作后，可以延迟一段时间再进行读操作，从而保证数据的实时性和一致性。

三、负载均衡问题数据库读写分离方案可以将读操作分布到多个节点上，从而提高系统的吞吐量和并发性能。

但如果读请求不均衡，可能会导致某些节点负载过重，影响性能。

解决方案：1. 使用负载均衡器：可以通过使用负载均衡器来自动分配读请求到不同的节点上，以实现负载均衡。

负载均衡器可以根据节点的负载情况，动态地分发读请求，从而避免单个节点负载过重。

大数据分析中常见问题解决方案研究

大数据分析中常见问题解决方案研究随着互联网和大数据技术的发展，大数据分析已成为企业决策和创新的重要工具。

然而，在实施大数据分析过程中，我们经常会遇到一些常见问题，这些问题可能会妨碍我们充分利用大数据的潜力。

因此，我们需要研究和提供相应的解决方案，以应对这些挑战。

问题一：数据质量不佳大数据分析的基础是质量良好的数据。

然而，现实情况并非总是如此。

数据可能存在缺失、错误、重复等问题，这些问题将对分析结果的准确性和可靠性产生负面影响。

解决方案：1. 数据清洗：通过清理和修复数据中的错误、格式问题以及删除重复数据，提高数据的质量。

可以使用数据清洗工具和算法进行自动处理，减少人工干预。

2. 数据标准化：通过制定和遵循标准化规范，对数据进行统一格式和结构。

这样可以确保数据的一致性，减少因数据不规范而导致的分析错误。

3. 数据集成：将多个数据源的数据进行整合，解决数据来源不一致的问题。

可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具或者数据集成平台进行数据的抽取、转换和加载。

问题二：数据隐私和安全性随着大数据的积累和使用，数据隐私和安全成为了企业面临的重要挑战。

泄露敏感数据会导致严重的法律和商业风险，可能损害企业的声誉和信誉。

解决方案：1. 数据加密：对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全。

使用加密算法和密钥管理来保护数据，并限制对加密数据的访问权限。

2. 访问控制：通过制定合适的权限和访问控制策略，限制对数据的访问。

使用身份验证、授权和审计等方法来确保只有合法的用户能够进行数据访问和操作。

3. 数据备份和恢复：定期对数据进行备份，以便在数据丢失或遭受攻击时能够进行恢复。

同时还需建立灾难恢复计划，以应对不可预见的数据安全事件。

问题三：算法选择和模型建立在大数据分析中，选择合适的算法和建立有效的模型是至关重要的。

不同的问题和数据特征可能需要不同的算法和模型，因此在选择和建立过程中需要仔细评估和测试。

ODS项目常见问题

ODS项⽬常见问题
•某个源表或源字段有变化了，影响范围有多⼤？
•某个⽬标表或⽬标字段改名字了，ETL作业要如何调整？
•⽬标表⼜修改了⼀组源表映射，ETL作业的依赖要如何调整才能确保正确？
•某个⽬标表增加字段了，应该从哪些源字段映射过来？
•源系统的⽇期字段格式多种多样，有没有什么统⼀的解决⽅法？
•想查看某个源字段在哪些⽬标表中有引⽤，怎么办？
•同⼀个源表字段在不同⽬标表中，由于这些⽬标表由不同开发⼈员开发，映射规则填写的可能也不同，如何才能确保这些处理规则都⼀致呢？
•修改了⽬标表中的主键和主索引，会有哪些潜在的影响？
•⼀个⽬标表对应有多个源表映射，有没有什么好的⽅法⼀次性修改某个⽬标字段的所有映射规则？
•事件主题的主外键问题始终未解决，每次测试都有新的问题产⽣，这可如何是好？
•开发环境都有⼏个，还不包括测试环境和⽣产环境，如何保证把正确的脚本发布到正确的ETL环境中？有没有什么办法减少发布过程中的版本错误或⼈为错误？。

ods etl方法

ods etl方法（最新版）目录1.ODS ETL 方法的概念与定义2.ODS ETL 方法的具体步骤3.ODS ETL 方法的优势与应用场景4.ODS ETL 方法的案例分析正文1.ODS ETL 方法的概念与定义ODS（Operational Data Store）ETL 方法是指操作数据存储的提取、转换和加载过程。

它是一种数据处理技术，用于将数据从源系统提取出来，进行适当的清洗、转换和集成，然后将处理后的数据加载到目标系统中。

这种方法在数据仓库和业务智能领域中被广泛应用。

2.ODS ETL 方法的具体步骤ODS ETL 方法通常包括以下几个步骤：（1）提取：从源系统中提取所需的数据，这些数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。

（2）清洗：对提取的数据进行去重、去噪、纠错等操作，以确保数据的质量和准确性。

（3）转换：将提取和清洗后的数据进行适当的转换，以便适应目标系统的数据结构和格式。

（4）集成：将来自不同源系统的数据进行集成，以便在目标系统中形成一个完整的数据视图。

（5）加载：将处理后的数据加载到目标系统中，供用户查询和分析。

3.ODS ETL 方法的优势与应用场景ODS ETL 方法具有以下优势：（1）提高数据质量：通过数据清洗和转换操作，可以确保目标系统中的数据具有高度的质量和准确性。

（2）提高数据处理效率：通过自动化的提取、转换和加载过程，可以大大提高数据处理的效率。

（3）降低数据维护成本：通过 ODS ETL 方法，可以减少人工干预，降低数据维护的成本。

ODS ETL 方法适用于以下应用场景：（1）数据仓库建设：在数据仓库建设过程中，ODS ETL 方法可以用于将不同源系统的数据进行整合，形成一个完整的数据视图。

（2）数据迁移：在数据迁移过程中，ODS ETL 方法可以用于将数据从源系统提取出来，进行适当的处理后，加载到目标系统中。

（3）数据集成：在数据集成过程中，ODS ETL 方法可以用于将来自不同源系统的数据进行集成，以便在目标系统中形成一个完整的数据视图。

ODS_ETL常见问题分析及解决方法

ODS_ETL常见问题分析及解决方法1II常见抽取错误及处理方法1.1 SQL3015N问题描述：问题分析：源系统删除提供给II抽取用的授权用户问题解决：联系源系统人员，增加指定授权用户1.2 SQL3015N问题描述：问题分析：源系统表结构发生变更，导致NICKNAME不可用问题解决：通知ODS相关人员，重建NICKNAME1.3 SQL1822N问题描述：SQL1822N Unexpected error code "-805" received from data source "BANKA". Associated test and tokens are "SQL0805N Package "NULLID .SYSSN200" was not found .SQ".SQLSTATE=560BD问题分析：II在连接400前需要进行绑定问题解决：db2 bind @db2ubind.lst blocking all grant publicdb2 bind @db2cli.lst blocking all grant publicdb2 bind db2schema.bnd blocking all grant public1.4 SQL3022N问题描述：db2 "EXPORT TO /gpfs/file/output/20081121/CP/NICK_N_CP_APEDU.tmp OF DEL LOBS TO /gpfs/file/output/20081121/CP/LOBFILE a_cp_apedu_20081121 MODIFIED BY coldel0x03 nochardel datesiso LOBSINFILE MESSAGES /gpfs/file/output/20081121/CP/NICK_N_CP_APEDU.msg SELECT * FROM NICK_N_CP_APEDU where 1=1 WITH UR" SQL3022N An SQL error "-204"occurred while processing the SELECT string in the Action String parameter.1024 export NICK_N_CP_APEDU 出错问题解决：1）复制日志中的SELECT语句直接在IIDB上执行，即可看见详细的错误信息，一般为配置表中的筛选条件出错。