[自研开源] MyData 数据集成之数据过滤 v0.7.2

开源地址:gitee | github

详细介绍:MyData 基于 Web API 的数据集成平台

部署文档:用 Docker 部署 MyData

使用手册:MyData 使用手册

试用体验:demo.mydata.work

交流Q群:430089673

概述

本篇基于 数据集成之任务流程 介绍任务执行时的数据过滤的使用场景和配置操作。

使用场景

业务系统与mydata集成时,核心是数据的来和去,在这两个方向上分别实现:数据预清洗数据权限控制

  1. 数据预清洗,从api获取数据后 过滤排除掉"脏"数据,然后再入库用于数据集成;

    例如:接口返回的某字段值不能为空、字段值长度在指定范围等;

    以下代码是 提供数据 类型的任务执行过程:

    java 复制代码
    // 提供数据
    case MdConstant.DATA_PRODUCER:
        // 调用api 获取json
        String json = ApiUtil.read(taskInfo);
        // 将json按字段映射 解析为业务数据
        jobDataService.parseData(taskInfo, json);
        // 根据条件过滤数据
        jobDataFilterService.doFilter(taskInfo);
        // 保存业务数据
        jobDataService.saveTaskData(taskInfo);
        // 更新环境变量
        jobVarService.saveVarValue(taskInfo, json);
    	break;

    jobDataFilterService.doFilter 是对数据的预过滤处理,详见 JobDataFilterService.java

    java 复制代码
    public void doFilter(TaskInfo task) {
        Assert.notNull(task);
    	// 获取业务数据
        List<Map> dataList = task.getProduceDataList();
        // 获取配置的过滤条件
        List<BizDataFilter> dataFilters = task.getDataFilters();
    
        if (CollUtil.isEmpty(dataList) || CollUtil.isEmpty(dataFilters)) {
            return;
        }
    
        // 定义新的数据集合,用于存储 过滤后的数据
        List<Map> filterDatas = ListUtil.toList();
        // 遍历数据,并进行过滤
        dataList.forEach(data -> {
    
            boolean isCorrect = false;
    
            for (BizDataFilter filter : dataFilters) {
                String key = filter.getKey();
                Object filterValue = filter.getValue();
                String op = filter.getOp();
    
                // 当数据中 不包含 过滤的字段名,则执行下一项过滤
                if (!data.containsKey(key)) {
                    continue;
                }
    
                // 当数据中 指定字段的值 无效,则过滤该数据
                Object dataValue = data.get(key);
                if (ObjectUtil.isNull(dataValue)) {
                    isCorrect = true;
                    break;
                }
    
                // 判断业务数据值 和 过滤数据值 都可对比,否则过滤条件无效
                if (!(dataValue instanceof Comparable && filterValue instanceof Comparable)) {
                    break;
                }
    
                String cDataValue = dataValue.toString();
                String cFilterValue = filterValue.toString();
                // 根据op类型,过滤数据
                switch (op) {
                    case MdConstant.DATA_OP_EQ:
                        // 等于
                        isCorrect = (ObjectUtil.compare(cDataValue, cFilterValue) == 0);
                        break;
                    case MdConstant.DATA_OP_NE:
                        // 不等于
                        isCorrect = (ObjectUtil.compare(cDataValue, cFilterValue) != 0);
                        break;
                    case MdConstant.DATA_OP_GT:
                        // 大于
                        isCorrect = (ObjectUtil.compare(cDataValue, cFilterValue) > 0);
                        break;
                    case MdConstant.DATA_OP_GTE:
                        // 大于等于
                        isCorrect = (ObjectUtil.compare(cDataValue, cFilterValue) >= 0);
                        break;
                    case MdConstant.DATA_OP_LT:
                        // 小于
                        isCorrect = (ObjectUtil.compare(cDataValue, cFilterValue) < 0);
                        break;
                    case MdConstant.DATA_OP_LTE:
                        // 小于等于
                        isCorrect = (ObjectUtil.compare(cDataValue, cFilterValue) <= 0);
                        break;
    
                    default:
                        throw new RuntimeException("JobDataFilter: 不支持的过滤操作");
                }
            }
    
            // 当 未被过滤,则添加到过滤结果
            if (isCorrect) {
                filterDatas.add(data);
            }
        });
    
        task.setProduceDataList(filterDatas);
    
        task.appendLog("过滤前的业务数据:{}", dataList);
        task.appendLog("过滤条件:{}", dataFilters);
        task.appendLog("过滤后的业务数据:{}", filterDatas);
    }

    注:目前0.7版本暂时实现了关系运算,后续增加函数处理;

  2. 数据权限控制,限制应用接收的数据范围,即符合条件的数据才能共享给应用;

    以下代码是 消费数据 类型任务的执行过程:

    java 复制代码
    // 消费数据
    case MdConstant.DATA_CONSUMER:
        List<BizDataFilter> filters = taskInfo.getDataFilters();
        if (CollUtil.isNotEmpty(filters)) {
            // 解析过滤条件值中的 自定义字符串
            parseFilterValue(filters);
            // 排除值为null的条件
            filters = filters.stream().filter(filter -> filter.getValue() != null).collect(Collectors.toList());
        }
        String dataCode = taskInfo.getDataCode();
        if (StrUtil.isNotEmpty(dataCode)) {
            // 根据过滤条件 查询数据
            List<Map> dataList = bizDataDAO.list(MdUtil.getBizDbCode(taskInfo.getTenantId(), taskInfo.getProjectId(), taskInfo.getEnvId()), dataCode, filters);
            taskInfo.setConsumeDataList(dataList);
            // 根据字段映射转换为api参数
            jobDataService.convertData(taskInfo);
        }
        // 调用api传输数据
        ApiUtil.write(taskInfo);
        break;

    bizDataDAO.list 方法支持按配置条件查询数据,详见 BizDataDAO.java

    java 复制代码
    public List<Map> list(String dbCode, String dataCode, List<BizDataFilter> bizDataFilters) {
            MongoTemplate mongoTemplate = mongoFactory.getTemplate(dbCode);
            Query query = new Query();
            // 遍历数据过滤条件
            if (CollUtil.isNotEmpty(bizDataFilters)) {
                // mongodb的查询条件集合
                List<Criteria> criteriaList = CollUtil.newArrayList();
                for (BizDataFilter bizDataFilter : bizDataFilters) {
                    // 条件key
                    String key = bizDataFilter.getKey();
                    // 条件操作
                    String op = bizDataFilter.getOp();
                    // 条件值
                    Object value = bizDataFilter.getValue();
    
                    // 根据条件操作类型 调用mongodb对应的查询方法
                    Criteria criteria = Criteria.where(key);
                    switch (op) {
                        case MdConstant.DATA_OP_EQ:
                            criteria.is(value);
                            break;
                        case MdConstant.DATA_OP_NE:
                            criteria.ne(value);
                            break;
                        case MdConstant.DATA_OP_GT:
                            criteria.gt(value);
                            break;
                        case MdConstant.DATA_OP_GTE:
                            criteria.gte(value);
                            break;
                        case MdConstant.DATA_OP_LT:
                            criteria.lt(value);
                            break;
                        case MdConstant.DATA_OP_LTE:
                            criteria.lte(value);
                            break;
    
                        default:
                            throw new RuntimeException("BizDataDAO: 不支持的过滤操作");
                    }
                    // 存入mongodb的查询条件集合
                    criteriaList.add(criteria);
                }
    
                // mongodb查询条件集合 加入查询中
                query.addCriteria(new Criteria().andOperator(criteriaList));
            }
    
            // 执行查询
            return mongoTemplate.find(query, Map.class, dataCode);
        }

配置操作

  1. 创建任务过程请参考 使用手册

  2. 在创建任务界面中,添加数据过滤条件

    如下图过滤条件是 salary > 600

  3. 执行任务后 通过日志详情可以看到数据入库前预清洗;

相关推荐
聆风吟º13 小时前
CANN开源项目深度实践:基于amct-toolkit实现自动化模型量化与精度保障策略
运维·开源·自动化·cann
Victor35615 小时前
https://editor.csdn.net/md/?articleId=139321571&spm=1011.2415.3001.9698
后端
冬奇Lab15 小时前
一天一个开源项目(第15篇):MapToPoster - 用代码将城市地图转换为精美的海报设计
python·开源
Victor35615 小时前
Hibernate(89)如何在压力测试中使用Hibernate?
后端
灰子学技术17 小时前
go response.Body.close()导致连接异常处理
开发语言·后端·golang
大大大反派17 小时前
CANN 生态未来展望:统一框架 `CANN Unified` 与开源协同演进
开源
Gogo81618 小时前
BigInt 与 Number 的爱恨情仇,为何大佬都劝你“能用 Number 就别用 BigInt”?
后端
fuquxiaoguang18 小时前
深入浅出:使用MDC构建SpringBoot全链路请求追踪系统
java·spring boot·后端·调用链分析
酷酷的崽79818 小时前
CANN 开源生态实战:端到端构建高效文本分类服务
分类·数据挖掘·开源
晚霞的不甘18 小时前
CANN 在工业质检中的亚像素级视觉检测系统设计
人工智能·计算机视觉·架构·开源·视觉检测