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    AD域导入导出用户

    作为域管理员,有时我们需要批量地向AD域中添加用户帐户,这些用户帐户既有一些相同的属性,又有一些不同属性。如果在图形界面逐个添加、设置,那么需要的时间和人力会超出能够承受范围。一般来说,如果不超过10个,我们可利用AD用户帐户复制来实现。如果再多的话,就应该考虑使用使用命令行工具,实现批量导入导出对象。微软默认提供了两个批量导入导出工具,分别是CSVDE(CSV目录交换)和LDIFDE(LDAP数据互换格式目录交换)。   具体选择上述哪个工具取决于需要完成的任务。如果需要创建对象,那么既可以使用CSVDE,也可以使用LDIFDE,如果需要修改或删除对象,则必须使用LDIFDE。本文不涉及使用CSVDE导入对象。而是换另一种导入导出AD帐户思路:使用CSVDE工具导出AD帐户到CSV格式的文件中,再使用For语句读取该文件,使用DSADD命令进行批量添加。   具体步骤:   一:使用CSVDE导出帐户   使用 CSVDE 导出现有对象的列表相当简单。   最简单的用法是:    csvde –f ad.csv  将 Active Directory 对象导出到名为 ad.csv 的文件。–f 开关表示后面为输出文件的名称。    但是必须注意,上述的用法是很简单,但是导出来的结果可能存在太多你不希望要的记录和信息。    如果要实现更精确的导出记录,可以使用 -d 和 -r 以及 -l 参数。    其中:-d 用来指定特定的搜索位置和范围          -r 用来指定特定的搜索对象类型          -l 用来指定导出对象的具体属性    如:      csvde –f users.csv –d "ou=Users,dc=contoso,dc=com" –r       "(&(objectcategory=person)(objectclass=user))" –l DN,objectClass,description    注意:如果使用CSVDE导出的帐户信息中存在中文,会存在乱码的可能,可以加-U参数来解决。   二:批量导入帐户    首先需要明确的概念是,要实现批量导入帐户,必须要存在一个已包括多个帐户信息的文件。没有文件,无法实现批量导入。    假设之前已经通过CSVDE工具导出过这样的一个文件Users.csv,且文件内容如下    姓 名   全名   登录名      密码    张,三,  张三,  three.zhang,pass01    李,四,  李四,  four.li,    passo2    王,五,  王五,  five.wang,  pass03    刘,六,  刘六,  six.liu,    passo4    赵,七,  赵七,  seven.zhao, pass05    有了上述格式的文件后,我们就可以使用For命令来读取文件中的每条信息并利用DSADD实现帐号添加。    具体语句如下:    C:\>for /f "tokens=1,2,3,4,5 delims=," %a in (uses.csv) do dsadd user "cn=%c,ou=        newusers,dc=contoso,dc=com" -samid %d -upn %d@contoso.com -fn        %b -ln %a -pwd %e -disabled no    作用:将上述文件中五个帐户添加到contoso.com域,名为newusers的OU中,且默认已启用用户。          其中:-samid为登录名                -upn为UPN登录名                -fn为 名                -ln为 姓                -pwd为 密码    简单解释一下for语句        /f 表示从文件中读取信息        tokens表示每行使用的记号,对应于后面的变量具体的值        delims表示每个字段之间的分隔符

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    知行教育大数据分析数仓项目_面试题精华版

    1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先,受互联网+概念,疫情影响,在线教育,K12教育等发展火热,越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分,导致企业多年积累了大量数据,而因为信息孤岛的问题,一直没有对这些数据进一步挖掘分析,因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此,我们做的这个教育大数据分析平台项目,将大数据技术应用于教育行业,用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是,先建立企业的数据仓库,把分散的业务数据预处理,其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析,定制出多维的数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用,最后用BI工具,进行前端展示。 用到的技术架构包括:mysql,sqoop,基于CM的Hive,Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql,所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具,抽取数据到数仓,并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗+分析,然后sqoop导出到mysql,最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以,我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题,传统数据库无法满足;二是系统多,数据分散问题,无法解决数据孤岛问题;三是,统计工作量太大,分析难度高问题,无法及时为企业提供数据参考。

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