身份证号、姓名按照某个规则加密

本文介绍如何按照特定规则对身份证号和姓名进行加密,以保护个人隐私数据。通过示例110101198808083034加密后的结果,展示加密过程。

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1、身份证号加密
规则如下:
出生月份+1,如果超出12则变01;倒数第2、3位+1,如果超出99则变01,最后还要重新计算最后一位的校验码,计算规则如下:
(1)身份证号码前17位数分别乘以不同的系数并相加 7 9 10 5 8 4 2 1 6 3 7 9 10 5 8 4 2
(2)用第1步的结果除以11,余数只可能有0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10这11个数字中,分别对应身份证的最后一位1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2
       

例:110101198808083034 加密后为 110101198808083034

/// <summary>
/// 证件加密:出生月份+1,如果超出12则变01;倒数第2、3位+1,如果超出99则变01,重计最后一位校验码
/// </summary>
/// <param name="idno"></param>
/// <returns></returns>
public static string GetEncryptIdNo(string idno)
{
    string tempIdno = "", newIdno = "";
    if (idno.Length != 18)
        return idno;
    string head = idno.Substring(0, 10);
    string month = AddNumerOne(idno.Substring(10, 2), 12);
    string end = idno.Substring(12, 3) + AddNumerOne(idno.Substring(15, 2), 99);
    tempIdno = he
任务描述 利用Spark数据清洗 根据提供的高校学生基本数据的数据源,我们共有三类数据: 学生个人信息; 学生学习信息; 学生消费情况。 这里我们主要对学生个人信息进行清洗,清洗规则如下: 判断数据字段是否完整,如有不完整字段(字段值为空),则清洗掉这一行数据; 对数据字段中的身份证号(idcard)、手机号(phone)进行数据脱敏,规则如下: 身份证号只保留前两位和后两位字符,其余字符用“*”代替(例如:14**************10); 手机号只保留前三位和后四位字符,其余字符用“*”代替(例如:182****4578)。 将数据集中的出生日期(brith)转换为 “yyyy-MM-dd”格式; 清洗完的数据集存储到 /root/files 目录下,保留第一行的字段名。 数据集介绍 本数据集是一所学校的学生个人信息,包含七个字段的信息,数据集的字段含义说明如下: 字段名 说明 id 学号 name 姓名 birth 出生日期 address 地址 idcard 身份证号 phone 手机号 email 邮箱 部分数据展示 id,name,birth,sex,address,idcard,phone,email 514,任秀珍,20000513,女,新疆维吾尔自治区巢湖县永川惠州路q座 286547,520327200005138864,18735861357,juanye@15.cn 515,杨琳,20000929,男,黑龙江省天津市朝阳辛集街b座 405596,430901200009298571,,dtian@houshao.cn 516,何建,20000106,男,天津市金凤市怀柔王街y座 815599,610426200001066999,15012396795,span@20.cn 清洗后数据展示: id,name,birth,sex,address,idcard,phone,email 514,任秀珍,2000-05-13,女,新疆维吾尔自治区巢湖县永川惠州路q座 286547,52**************64,187****1357,juanye@15.cn 516,何建,2000-01-06,男,天津市金凤市怀柔王街y座 815599,61**************99,150****6795,span@20.cn
最新发布
04-17
<think>好的,我需要帮用户解决使用Spark进行高校学生数据清洗的问题。用户的具体需求包括删除空字段、身份证和手机号脱敏、日期格式转换,以及保存结果并保留字段名。首先,我得回顾之前的对话和提供的引用,看看有没有可以参考的内容。 用户提到的引用[2]和[3]都是关于Spark处理缺失值的,特别是删除缺失值大于某个数目的记录。这和用户现在的需求中的第一点删除含有空字段的数据相关。可能需要用Spark的drop方法或者过滤掉有空值的行。但用户这次是要删除任何有空字段的行,而不仅仅是缺失超过3个字段的情况,所以可能需要调整条件。 接下来是脱敏处理,引用[1]和[4]提到了SQL重写和DataX的Groovy脚本来进行脱敏,比如保留身份证后四位或姓名只保留姓。用户需要处理身份证号和手机号,可能需要类似的UDF函数。引用[5]提到了Spark UDF使用加密,不过用户需要的是脱敏而不是加密,所以得设计脱敏规则,比如身份证号保留前六后四,中间用星号代替,手机号中间四位隐藏。 日期格式转换部分,用户需要将出生日期转成'yyyy-MM-dd',可能涉及到字符串解析和格式化,比如从其他格式如'yyyyMMdd'转换过来,或者处理不同的分隔符。需要用到Spark的日期函数,比如to_date和date_format。 保存数据时,用户希望保留字段名,这可能涉及到指定输出格式,比如使用CSV的header选项,或者Parquet等格式保存。需要确保保存的路径正确,并且覆盖或追加模式设置合适。 现在考虑如何具体实现。首先,数据读取,假设数据源是CSV,用Spark的read.csv并指定header和inferSchema。然后处理缺失值,用.na.drop()删除任何有空值的行。对于脱敏,需要定义UDF,身份证号保留前六后四,中间用*;手机号保留前三后四,中间用*。日期转换可能需要先转换为日期类型,再格式化为目标字符串。最后保存为CSV,带header。 可能需要注意的问题包括:数据类型的正确转换,比如日期字段是否为字符串或其他类型;脱敏UDF的性能,是否会有瓶颈;保存时分区数控制,避免小文件问题;以及字段名的保留是否正确。此外,用户可能希望看到清洗前后的记录数对比,可以在日志中输出删除的行数,类似引用[3]中的做法。 总结步骤:读取数据,删除空行,定义脱敏UDF,转换日期格式,保存结果。代码结构大致是读取数据,应用各个转换,最后写入。需要确保UDF正确注册,并在DataFrame的对应列上应用。可能需要处理不同日期格式的异常情况,比如无效日期如何处理,是否过滤或设为null。对于脱敏,需要确保输入格式正确,比如身份证号长度是否正确,手机号是否为11位,否则脱敏可能出错,可能需要添加校验逻辑。 最后,保存数据时要指定模式,如覆盖或追加,并确保输出目录正确。用户可能需要将结果用于后续处理,所以格式的兼容性也很重要。整个流程需要测试,尤其是脱敏和日期转换部分,确保结果符合预期。</think>#### 基于Spark的高校学生数据清洗实现方案 --- ### 一、环境准备与数据加载 1. **Spark初始化** ```scala val spark = SparkSession.builder() .appName("StudentDataCleaning") .master("local[*]") // 集群环境需修改为实际配置 .getOrCreate() ``` 2. **加载数据** ```scala val df = spark.read .option("header", "true") // 保留字段名 .option("inferSchema", "true") // 自动推断数据类型 .csv("hdfs://path/to/student_data.csv") ``` --- ### 二、数据清洗核心逻辑 #### 1. 删除含有空字段的数据 使用Spark的`na.drop()`方法删除任意字段为空的行: ```scala val cleanedDf = df.na.drop("any") // 若需统计删除条目数(参考引用[3]逻辑) val originalCount = df.count() val cleanedCount = cleanedDf.count() println(s"删除空值记录数:${originalCount - cleanedCount}") ``` #### 2. 身份证号与手机号脱敏处理 **定义脱敏UDF函数(参考引用[4][5]思路):** ```scala // 身份证号脱敏:保留前6位和后4位 val idMask: String => String = (id: String) => { if (id != null && id.length == 18) s"${id.take(6)}****${id.takeRight(4)}" else id } val idMaskUDF = udf(idMask) // 手机号脱敏:保留前3位和后4位 val phoneMask: String => String = (phone: String) => { if (phone != null && phone.length == 11) s"${phone.take(3)}****${phone.takeRight(4)}" else phone } val phoneMaskUDF = udf(phoneMask) // 应用脱敏UDF val maskedDf = cleanedDf .withColumn("id_number", idMaskUDF(col("id_number"))) .withColumn("phone", phoneMaskUDF(col("phone"))) ``` #### 3. 出生日期格式转换 假设原始日期格式为`yyyyMMdd`,转换为`yyyy-MM-dd`: ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ val dateFormattedDf = maskedDf .withColumn("birth_date", to_date(col("birth_date"), "yyyyMMdd") // 解析原始格式 .cast("string") // 转换为目标字符串格式 ) ``` --- ### 三、数据保存与验证 #### 1. 保存清洗结果(保留字段名) ```scala dateFormattedDf.write .option("header", "true") // 保留列名 .mode("overwrite") // 覆盖模式 .csv("hdfs://output/path/cleaned_student_data") ``` #### 2. 数据验证 ```scala // 抽样验证脱敏效果 dateFormattedDf.select("id_number", "phone", "birth_date").show(5) // 检查空值残留 println("剩余空值记录数:" + dateFormattedDf.na.drop().count()) ``` --- ### 四、技术要点说明 1. **空值处理优化** `na.drop("any")`会删除任意列存在空值的行,若需指定阈值可改用`na.drop(minNonNulls)`(参考引用[3]中`n=3`的场景) 2. **脱敏规则扩展性** - 支持正则表达式校验(如身份证长度校验) - 可集成加密UDF(参考引用[5]的加密混淆逻辑) 3. **日期处理容错** ```scala .withColumn("birth_date", when(to_date(col("birth_date"), "yyyyMMdd").isNotNull, date_format(to_date(col("birth_date"), "yyyyMMdd"), "yyyy-MM-dd") ).otherwise(lit(null)) // 处理非法日期 ) ``` --- ### 五、相关工具对比(参考引用[1][2][4]) | 功能 | Spark实现优势 | |--------------------|------------------------------------------------------------------------------| | **数据规模** | 支持TB级数据分布式处理,远超OpenRefine等单机工具能力[^2] | | **脱敏灵活性** | 可通过UDF自定义复杂规则,比DataX配置文件更灵活[^4] | | **格式标准化** | 内置日期/字符串函数库,比Hive SQL更高效[^1] | ---
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