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数据分析小结:使用流计算 Oceanus(Flink) SQL 作业进行数据类型转换

在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。

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Bootstrap中datetimepicker日期控件1899年问题解决

最近在开发项目的过程中,遇到一个很尴尬的问题。我们项目一直采用的是angular+bootstrap,日期控件用的是bootstrap中的datetimepicker,这个日期控件存在一个bug,当用户输入日期时,日期控件会自动跳到1899年,这个用户体验特别不好,一不小心就可能点错了。因为我们的项目中涉及的日期非常多,所以领导强烈要求我们前端解决这个问题,并且需要支持yyyy-MM-dd、yyyy/MM/dd、yyyy.MM.dd、yyyyMMdd等四种格式的兼容。作为前端中的一员,我不遗余力去从网上找答案,在百度上找了好几天,没有结果。就在最后,我忽然想到了github,在这上面我找到了我想要的答案。下面和大家分享一下。

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@JsonFormat与@DateTimeFormat的区别

从数据库获取时间传到前端进行展示的时候,我们有时候可能无法得到一个满意的时间格式的时间日期,在数据库中显示的是正确的时间格式,获取出来却变成了很丑的时间戳,@JsonFormat注解很好的解决了这个问题,我们通过使用@JsonFormat可以很好的解决:后台到前台时间格式保持一致的问题,其次,另一个问题是,我们在使用WEB服务的时,可能会需要用到,传入时间给后台,比如注册新用户需要填入出生日期等,这个时候前台传递给后台的时间格式同样是不一致的,而我们的与之对应的便有了另一个注解,@DataTimeFormat便很好的解决了这个问题,接下来记录一下具体的@JsonFormat与DateTimeFormat的使用过程。

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