经验总结1—数据核对

本文提供了一套实用的数据核对与问题排查方法,包括如何避免思维固化、深度思考定位问题、检查上游表和任务状态、确保脚本一致性、合理使用Hive日志、编写HQL脚本注意事项、谨慎复制粘贴、全面配置工具、优化Hive查询效率及新模块需求上线前的准备。

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1、做数据核对的时候,要具体情况具体分析,不要思维固化,不要一看到少数据,就各种查上游表

2、先动脑再动手,深度思考,抽丝剥茧,一步步到位,最终定位问题

3、如果数据对不上,看上游表的跑数日期的任务是否跑成功了(看任务日志是否有报错),或者是否有重跑数据

4、从SVN上取生产脚本时,要确定是否与生产环境日志中的一致,有可能开发同事修改过脚本,然后直接替换了生产脚本,但是没有更新到SVN,这样你从SVN拿到的就不是最新的

5、如果hive跑任务失败了,可以在hadoop日志页面点击不同的看不同的日志,有3个click here,可以查看不同的内容

6、写hql脚本时,严禁全选代码转大、小写,一行一行来转,最好的方式是将sql关键字全部转大、小写,再将业务字段转大、小写,这样就不会改动传入的参数及其他信息,比如part='STU’这样转会出问题

7、复制、粘贴要谨慎,做复制、粘贴前必须要保证代码一致

8、跑sc或其他需要配置的工具时,如果需要配置的内容较多,那每次跑之前都要走下完整流程,别只认为改一处就可以了,否则失败了再改浪费时间

9、如果脚本中需要用union all 从同一张表中多次查询数据,可以使用create temporary table as select * from sour_table建临时表,然后下面的sql从临时表中取数据

10、如果是做新模块需求,那在发版时,必须多赶上几个测试版本,否则问题会很多

<think>好的,用户想了解如何核对LRMX文件与XLS文件的数据。首先,我需要明确这两种文件的具体格式和用途。LRMX文件可能是指某种特定格式的文件,比如可能是某个软件生成的报告或者数据文件,而XLS则是常见的Excel电子表格文件。不过,用户提到的“LRMX”并不是常见的扩展名,可能存在拼写错误或特定领域的文件类型。这时候需要进一步确认,但假设用户指的是某种结构化文本文件,比如CSV或TXT,或者是特定软件导出的数据文件,比如SPSS的SAV文件,但这里暂时按照LRMX可能为文本文件来处理。 接下来,用户的核心需求是核对两个不同格式文件中的数据是否一致。常见的核对场景包括数据迁移后的验证、不同系统间的数据交换检查,或者日常的数据校对工作。用户可能遇到的问题是数据在转换或传输过程中出现差异,需要找出不一致的地方并进行修正。 首先,需要明确核对的具体内容和范围。例如,是核对整个文件的所有数据,还是特定的字段或记录?数据量的大小也会影响核对方法的选择,如果数据量很大,可能需要借助工具或脚本自动化处理,而小量数据可以手动检查。 接下来,考虑两种文件的格式差异。XLS文件是电子表格,通常有明确的行列结构,可能包含多个工作表。而LRMX如果是文本文件,可能需要解析其结构,比如分隔符(逗号、制表符等)、固定宽度格式,或者是其他自定义格式。需要确定LRMX文件的结构,以便正确读取数据。 然后,数据核对的步骤可能包括: 1. **数据导入**:将两种文件的数据导入到同一个环境中,比如Excel、数据库或Python/Pandas中。对于XLS文件,直接打开即可;对于LRMX文件,可能需要使用适当的工具或脚本来解析和导入。 2. **数据结构对比**:检查两个文件的字段(列)是否一致,包括字段名称、顺序、数据类型。如果结构不同,需要先进行映射或调整,确保对应的字段可以正确比较。 3. **数据清洗**:处理缺失值、重复记录、格式不一致(如日期格式、数字千位分隔符)等问题,确保数据在比较前已经标准化。 4. **逐行或逐字段比较**: - **关键字段匹配**:如果有唯一标识符(如ID),可以按照该字段排序后进行对比。 - **内容差异检查**:逐个字段比较数值或文本是否一致,记录不一致的位置。 - **使用函数或工具**:在Excel中使用VLOOKUP、IF函数或条件格式;在编程环境中使用Pandas的数据框比较,或者编写脚本自动检测差异。 5. **处理差异**:标记不一致的数据,分析原因(如数据输入错误、转换错误、计算错误等),并进行修正或记录报告。 在这个过程中需要注意的问题包括: - **编码问题**:特别是LRMX文件如果是文本格式,可能存在编码不一致导致乱码,需统一编码(如UTF-8)。 - **精度问题**:数值计算可能导致的小数点后位数差异,需设定合理的容差范围。 - **性能问题**:大数据量时,手动方法效率低下,应考虑自动化工具。 如果用户提到的LRMX文件是特定软件生成的文件,可能需要使用该软件的导出功能将其转换为更通用的格式(如CSV),再与XLS文件比较。另外,如果用户没有编程经验,推荐使用Excel内置功能,如“对比工作表”插件或使用公式进行匹配;如果具备一定的技术能力,可以考虑使用Python的Pandas库进行自动化核对,提高效率和准确性。 最后,总结核对的关键点:明确文件结构、数据清洗、使用合适工具进行对比、记录和处理差异。同时,建议用户在进行数据核对前备份原始文件,以防操作失误导致数据丢失。</think>核对LRMX文件与XLS文件数据时,需分步骤处理格式差异和内容一致性验证。以下是具体操作流程: --- ### **一、明确文件格式与内容** 1. **LRMX文件** - 确认其具体格式(如纯文本、XML、数据库导出文件等)。 - 若为结构化文本,需检查分隔符(逗号、制表符等)或固定列宽。 2. **XLS文件** - Excel表格数据,通常包含多工作表,需明确目标数据所在位置。 --- ### **二、数据导入与标准化** 1. **将LRMX转换为可对比格式** - 若LRMX为文本,用Excel的**数据→获取外部数据→从文本**导入,匹配分隔符。 - 若为特殊格式,使用脚本(Python/Pandas)解析后输出为CSV或XLSX。 2. **统一数据格式** - 日期:统一为`YYYY-MM-DD`格式。 - 数值:去除千位分隔符(如`1,000`改为`1000`),统一小数位数。 - 文本:统一大小写和空格处理(如`"Apple "`与`"apple"`需标准化)。 --- ### **三、核对数据一致性** #### **方法1:Excel手动对比(适合小数据量)** 1. **使用公式匹配关键字段** - 在XLS中插入VLOOKUP公式查找对应记录: $$ \text{=VLOOKUP(A2, [LRMX数据范围], 列号, FALSE)} $$ - 若返回`#N/A`表示数据缺失,否则比对返回值与原始值。 2. **条件格式标记差异** - 选中待比区域→**开始→条件格式→新建规则→使用公式**,输入: $$ =A2<>B2 $$ - 设置高亮颜色,直接显示不一致单元格。 #### **方法2:Python自动化核对(适合大数据量)** ```python import pandas as pd # 读取文件 df_lrmx = pd.read_csv('data.lrmx', sep='\t') # 根据实际分隔符调整 df_xls = pd.read_excel('data.xls') # 按关键字段排序对齐 df_lrmx_sorted = df_lrmx.sort_values(by='ID').reset_index(drop=True) df_xls_sorted = df_xls.sort_values(by='ID').reset_index(drop=True) # 对比差异 comparison = df_lrmx_sorted.compare(df_xls_sorted) print("不一致的记录:") print(comparison) # 输出差异报告 comparison.to_excel('差异报告.xlsx') ``` --- ### **四、处理差异结果** 1. **分类问题类型** - **数据缺失**:检查LRMX或XLS中是否有遗漏记录。 - **内容不一致**:核对原始数据源,确认正确版本。 - **格式错误**:修正日期、数值等格式后重新比对。 2. **生成报告** - 记录不一致的行号、字段及原始值,供进一步核查。 --- ### **五、注意事项** 1. **编码兼容性** - 确保LRMX文件以UTF-8或与XLS一致的编码打开,避免乱码。 2. **精度控制** - 数值对比时,设置允许误差范围(如`abs(a - b) < 0.01`)。 3. **备份原始文件** - 操作前复制原始文件,防止误操作导致数据丢失。 --- 通过以上步骤,可系统化完成LRMX与XLS文件的数据核对,确保内容一致性并快速定位问题。
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