在工作中，很多业务人员会使用FineReport进行数据可视化和报表开发。通常情况下，业务人员会用报表工具直接连接业务系统数据库，在报表内的sql数据集进行数据清洗和加工，或者在报表单元格内写过滤条件实现跨库数据关联。遇到从API接口读取数据的情况，就用FineReport的程序数据集进行代码开发。数据处理完毕之后，再把报表样式设计好，测试通过就可以上线使用了。

这样做非常方便快捷，给业务人员节省了很多时间，但是这种模式存在一个问题:

FineReport不支持直接跨数据库取数，需要通过单元格关联多源数据，开发成本高、取数也比较缓慢。尤其是当企业内数据开发者逐渐增加，通过sql语法来还原业务加工过程，会产生大量难理解、难运维的sql语句；如果注释再不详细，新员工面对成山的代码真的毫无头绪，数据运维非常麻烦。

解决方案

针对上述问题，FineDataLink提供了完整的解决方案：

对于数据逻辑处理，FineDataLink提供了简易的画布开发模式和丰富的可视化算子，业务人员无需再花费大量时间去编写复杂的代码，使用可视化的操作就可以完成大部分的数据处理任务；对于一些复杂的数据处理场景，FineDataLink中的Spark SQL、Python算子以及SQL、Shell、Bat脚本也为业务人员提供了灵活的使用选择。

面对接口取数的情况时，FineDataLink中的JSON解析、XML解析算子仅需使用鼠标点击的方式就可以完成数据解析。另外，如果之前的数据任务都是使用Kettle来做的，业务人员可以使用FineDataLink提供的Kettle调用功能，将历史Kettle任务集成到FineDataLink统一进行管理。

实战案例-销售系统数据处理和落库

下面我们用一个案例来说明FineDataLink与FineReport的组合应用。

销售系统数据库中存放着订单、销售明细和年度资产分类等信息。现在我们要对这些数据进行处理，并用处理好的数据进行报表展示。

数据处理要求如下：

一、跨库关联处理

销售系统数据库中存放着订单表，应用库中存放着订单明细表，现在要将这两张表，通过「订单ID」主键关联后落库到应用库中。

1）新建任务，使用数据转换，拖入DB表输入算子将两个表的数据分别取出。

2）新增一个「数据关联」算子，将两个数据表输入连接至「数据关联」算子，点击连接方式和连接字段进行选择，即可进行跨库关联制作新的数据表，不需要编写任何代码。

3）对关联好的数据表进行字段设置，例如去掉重复字段。

4）使用DB表输出算子，将制作好的数据表并输出到应用库中即可。

二、数据列转行

销售明细表中包含了每个产品在不同省份的销售金额数据，我们希望对数据进行列转行，计算每个省份的销售总额后落入应用库中。

1）新建 ETL 任务，使用数据转换概述，拖入DB表输入将销售系统库中的「销售明细」取出。

2）使用「列转行」算子对「销售明细」数据进行转换，开发人员无需编写SQL，仅需输入字段名称，点击选择转换字段，即可将二维表地区销售数据转为一维表。

3）此时希望对已经列转行的数据继续进行处理，计算每个城市的总销售金额，可以使用「Spark SQL」算子，编写 SQL 语句进行操作。

4）数据处理完成后，使用DB表输出将数据输出到应用库中即可。

三、复杂SQL处理

使用数据同步将销售系统中的「年度资产分类表」进行复杂 SQL 处理后，输出到应用库中。

1）新建 ETL 任务，添加「数据同步」，在数据来源中编写SQL 语句进行取数。

2）在数据去向与映射中，将查询好的数据输出至应用库中即可。

使用数据同步可以大大提高取数速度，缓解数据加载缓慢问题。

四、任务调度管理

数据处理的任务设置好后，我们希望能够定时进行数据更新，可以在FineDataLink中设计调度周期，对任务进行管理。

1）新建 ETL 任务，添加「调用任务」。

2）新增「消息通知」，设置若三个任务执行失败，则通知某个任务执行失败。

3）使用连线将三个任务与失败执行的消息通知相连，设置在任务执行失败时，执行「消息通知-失败执行」。

4）同理，设置任务执行成功时的消息通知。

5）设置任务的执行频率，完成任务调度配置。

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FDL和FineReport组合应用示例

FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台，它不仅提供了数据清理和数据分析的功能，还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大，可以轻松地连接多种数据源，包括数据库、文件、云存储等，而且支持大数据量。此外，FineDataLink还支持高级数据处理功能，例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率，减少数据连接和输出的繁琐步骤，使整个数据处理流程更加高效和便捷。

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