模拟薪酬核算并输出RT表

  "读取RT表
* 先进行本月模拟工资核算
  SUBMIT hcncalc0           " 薪资核算
     WITH pnptimr9 EQ pnptimr9
     WITH pnptimra EQ pnptimra "'X'
     WITH pnppernr EQ pernr-pernr "PNPPERNR "'80004699' "pernr-pernr
     WITH pnpxabkr EQ pnpxabkr "pnpxabkr
     WITH pnppabrp EQ pnppabrp                              "'12'
     WITH pnppabrj EQ pnppabrj                              "'2013'
     WITH schema   EQ p_schema "'CN00'            " 蒙东电力工资核算模式
     WITH ocrsn EQ ocrsn"工资核算原因
     WITH payty EQ p_payty"非周期的工资核算 类型
     WITH payid EQ p_payid"非周期的工资核算 标识
     WITH bondt EQ p_bondt"非周期的工资核算 日期
*   WITH RUECK-AB EQ RUECK-AB
     WITH test     EQ 'NOUPD/RT/OFF'
     WITH tst_on   EQ 'X' "测试运行
     WITH prt_prot EQ ' '
     WITH ecalled  EQ 'X' "正式核算
     WITH sw_spool EQ ' '
     AND RETURN .

  IMPORT rt FROM MEMORY ID 'RT'.
  FREE MEMORY ID 'RT'.

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
<think>嗯,用户问的是RT的定义和用途。从对话历史看,用户之前可能接触过一些技术文档或系统配置,比如引用4提到的Hudi异步压缩配置选项里有"rt"这个关键词。用户现在明确想了解"RT"的含义。 用户可能正在处理实时数据处理任务,遇到了RT的概念。从技术背景推测,RT很可能指"Real-Time Table",即实时。这类在数据湖或流处理系统中很常见,用于存储最新可查询的数据。 需要区分几个概念:首先RT在数学中通常指直角三角形(Right Triangle),但用户明确排除了这个场景;其次在文件操作中rt示"read text",但用户的问题显然指向数据结构。综合引用4的上下文,RT应该属于大数据存储领域的概念。 用户可能实际遇到了Hudi的使用问题,比如配置实时时遇到count()函数失效的情况(引用4提到过类似问题)。虽然用户没直接说,但深层需求可能是想解决RT的查询异常。 准备在回复中重点解释:1)RT的实时特性 2)典型应用场景 3)与RO的对比 4)常见问题定位方向。特别要提醒count()函数失效的可能原因,因为引用4显示用户遇到过这个问题。 关于数据来源,引用4提到的Hudi配置项很有价值,其中DataSourceWriteOptions.ASYNC_COMPACT_ENABLE等参数控制着RT的行为,需要在回答中关联说明。另外引用5关于文件操作的rt模式虽然不相关,但可以反衬说明此RT非彼rt。</think>RT通常指**实时(Real-Time Table)**,是大数据存储框架(如 Apache Hudi)中用于支持**低延迟数据访问**的一种类型。其核心定义和用途如下: --- ### **RT的定义** 1. **实时数据可见性** RT存储**最新写入的数据**,保证写入后立即可查询。数据通常以**行式存储(如 Avro)** 为主,优化读取速度,适用于需要秒级延迟的查询场景[^4]。 2. **与RO的对比** - **RT(Real-Time Table)**:优先保障数据实时性,数据写入后直接可查,但查询性能可能受小文件影响。 - **RO(Read-Optimized Table)**:通过压缩合小文件(如 Parquet 列式存储),优化批量查询性能,但数据存在分钟级延迟[^4]。 --- ### **核心用途** 1. **实时监控与告警** 例如:电商平台的实时订单看板、风控系统的欺诈交易实时拦截,依赖RT毫秒级更新数据[^4]。 2. **交互式分析** 用户在前端执行动态查询(如过滤最新日志),RT确保结果即时反馈。 3. **增量数据处理** 流式计算引擎(如 Flink)将结果写入RT,下游应用直接消费实时结果。 --- ### **技术实现(以 Apache Hudi 为例)** ```python # 配置Hudi RT写入(Python示例) hudi_options = { 'hoodie.table.name': 'rt_table', 'hoodie.datasource.write.table.type': 'COPY_ON_WRITE', # RT类型 'hoodie.datasource.write.operation': 'upsert', 'hoodie.datasource.write.precombine.field': 'ts', 'hoodie.cleaner.policy': 'KEEP_LATEST_COMMITS' # 保留最新数据 } # 写入数据流(新数据立即可查) streaming_df.writeStream.format("hudi").options(**hudi_options).start() ``` --- ### **常见问题与解决** - **`COUNT` 查询失效**: RT未压缩时可能存在小文件碎片,触发查询超时。需配置**异步压缩**合文件: ```python .option("hoodie.compact.inline", "false") # 关闭同步压缩 .option("hoodie.compact.async.enable", "true") # 启用异步压缩 .option("hoodie.compact.delta_commits", "3") # 每3次提交压缩一次[^4] ``` - **数据延迟**: 检查写入是否因资源不足堆积,需调整集群行度。 --- ### **典型应用场景** | **场景** | **适用类型** | **原因** | |------------------------|----------------|------------------------------| | 实时仪盘 | RT | 要求数据秒级更新 | | 历史报分析 | RO | 列式存储加速批量查询 | | 流批一体处理 | RT+RO双 | 实时查询与离线分析分离[^4] | ---
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