经验:高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台数据填报指南V214a001标准版

　　经验:高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台数据填报指南V214a001标准版

　　恢复的数据表文件可以根据数据表的内容存放在相应的文件夹中。数据源表集合 数据源表导出时生成的文件夹，收录以数据源表名命名的文件夹 2.平台运行环境 平台V214a标准版所需软件环境为操作系统WindowsXP、Windows2000系列应用软件OfficeExcel2003或以上并允许由于officeexcel各版本操作方式的不同，下面以Excel2003为例说明宏操作。3、启动EXCEL宏的运行环境为了需要平台进行编程，VBA宏的运行环境必须使用“VBA”高级编程语言。

　　同时鉴于今年采集用管理平台更新较大数据采集操作流程有多种方式，各校在处理数据采集由于数据来源不同，数据管理方式不同，历史采集采集流程不同，本指南提供的操作流程为建议方式，仅供各学校参考。2.数据采集 操作过程的第一步是导入2013年的静态数据，选择2013年状态数据表的对话框。点击图2所示的“导入2013年的静态数据”，出现如图3所示的“浏览”对话框。选择 2013 状态数据表，然后单击确定按钮。当出现如图 4 所示的对话框时，部分静态数据导入完成。2、如果选择的状态数据平台存在版本问题或格式问题，会出现如图5所示的错误信息。静态数据的导入只实现了部分数据的导入。静态数据导入数据表名和子表名列表见表1 名称字段 基本信息表名 除“School Sponsor”和“Supervisor”外的所有字段 联系所有字段 学院领导 基本情况 所有字段 基本办学情况 所有字段除“非校产权校舍建筑面积” 校园网所有领域 所有领域 固定资产所有领域 实践教学条件 职业技能鉴定机构 不包括“社会”和“学生” 点击要导出的数据源表的复选框并选中，然后点击“数据源导出”按钮，将课程设置外平台中数据源表2中的记录拆分为一个表并保存。在这个文件目录下的“数据源表集合”目录下的一个子目录中。

　　注意事项 1、为避免在本标准版部分数据表中重复录入数据，部分数据来源于数据源表，如“专业带头人”表中的教师信息，来自“全-时间教师基本信息表》。因此，在数据源表中数据要提前采集。这 6 个数据源表可以从静态数据中导出，也可以导出，空白数据源表可以手动重新输入。2.导出5个数据源表。每个文件夹包括一个带有示例的模板空白表和多个数据记录表。例如，如果专业设置表中有20个专业记录，则相应生成20个专业数据表。对数据源的修改可以在模板中进行，也可以在单个数据表中进行，但必须保证数据的唯一性。3、导出专业数据源表时，请确保“专业方向名称”不能为空，因为生成的单数据表名称是以秒为单位的。第三步，分发数据源表，按照各学院制定的规则完成数据采集操作采集数据可以单独填写，也可以集体填写。在导出的模板表的第一行按照示例规范填写数据。各表的解释和填写见各数据表的说明。注意事项 1。仔细阅读每个源表的相关说明和说明。2、填写后注意重命名，以免覆盖其他表。4、“课程设置”数据源表中的“专业名称”和“专业方向名称”通过点击“一键导入”按钮实现。前提是在完整状态数据采集平台*敏*感*词*中进行操作数据校验 步骤4 数据源表导入操作 点击“数据表导入”菜单，出现如图8所示界面。数据源表通过点击“一键导入”按钮实现。前提是在完整状态数据采集平台*敏*感*词*中进行操作数据校验 步骤4 数据源表导入操作 点击“数据表导入”菜单，出现如图8所示界面。数据源表通过点击“一键导入”按钮实现。前提是在完整状态数据采集平台*敏*感*词*中进行操作数据校验 步骤4 数据源表导入操作 点击“数据表导入”菜单，出现如图8所示界面。

　　单击要导入的数据表的复选框并选中，然后单击数据表导入按钮，根据提示完成导入工作。如果数据表已经导入，则该复选框的复选框将被取消。否则，复选框的复选框仍然存在。数据导入未完成。数据源导入界面注意事项 导入的同类型数据表文件需要预先保存在“Recycle Data Tables”目录下的子目录中。子目录名称必须与选定的工作表名称相同。例如要导入的表文件的数据 如果类型为A3基本学分表，则所有导入的数据表文件都需要预先放在名为“A3基本学分表”的子目录下。点击 ” 需要参考数据源表对应的名称，完整版一键导入。2、每张表的第二列数据不能为空。3.填写后，根据不同的采集部门或个人重命名文件。第七步数据导入操作同数据源表导入。检查导航栏下的工作表索引。核对数据无误后，执行“平台与案例数据汇总”操作，生成part 13案例分析、62个校外*敏*感*词*教师教学工作量、91个招生数据、92个就业率、102个辍学情况汇总表， ETC。根据不同的采集部门或个人重命名文件。第七步数据导入操作同数据源表导入。检查导航栏下的工作表索引。核对数据无误后，执行“平台与案例数据汇总”操作，生成part 13案例分析、62个校外*敏*感*词*教师教学工作量、91个招生数据、92个就业率、102个辍学情况汇总表， ETC。根据不同的采集部门或个人重命名文件。第七步数据导入操作同数据源表导入。检查导航栏下的工作表索引。核对数据无误后，执行“平台与案例数据汇总”操作，生成part 13案例分析、62个校外*敏*感*词*教师教学工作量、91个招生数据、92个就业率、102个辍学情况汇总表， ETC。

　　数据聚合完成后，如果再次修改平台中的数据，则需要再次进行聚合操作。平台和案例数据聚合按钮位于高级操作页面中。注意事项 虽然标准版取消了解锁功能，但建议使用“格式刷新”功能统一处理数据表的字体“Arial”、字号“10”、自动颜色和数据格式汇总前的数据表。第九步，核实数据，分析案例，填写未尽事宜。完成数据汇总后，点击“状态数据目录”中的“12平台逻辑验证表”，查看平台各工作表相关数据的逻辑关系。逻辑关系不合逻辑。高校会以指标名称和数据项的形式列出，可以相应提示，然后在相应的工作表中调整数据。平台逻辑测试完成后，学院必须填写学校的通过或不通过的结论及相关说明。只有当学校结束“通过”

　　汇总:科普:一篇文章让你了解大数据采集平台Fluentd

　　在大数据采集平台中，有这么一个特殊的平台，所有的部分都是可定制的，通过简单的配置，你可以在任何地方采集日志。这是一个非常火的大数据采集平台，很多企业都在使用，所以本期将介绍这个特殊的平台——Fluentd。

　　“什么是流利的？

　　Fluentd 是一个为处理数据流而设计的开源数据采集器，有点像 syslogd，但使用 JSON 作为数据格式。它采用插件式架构，具有高扩展性和高可用性，同时也实现了高可靠的信息转发。

　　根据（Y）分析（Y）可知，Fluentd是通过Fluent+d得到的，d形象地表明它作为一个守护进程运行。官网将其描述为数据采集器。在使用中，我们可以先将各种来源的信息发送到Fluentd，然后Fluentd根据配置通过不同的插件将信息转发到不同的地方，比如文件，SaaS平台，数据库甚至可以转发到另一个Fluentd。

　　官方网站：

　　“Fluentd 的角色

　　官网给出的两张图可以让你非常直观的了解Fluentd的作用。

　　在使用 Fluentd 之前，日志系统的状态：

　　使用 Fluentd 后，日志系统的状态：

　　机制图：

　　“Fluentd 的特点

　　1）易于安装 2）占用空间小 3）半结构化数据记录 4）灵活的插件机制 5）可靠的缓冲 6）日志转发 “Fluentd 部署和架构 Fluentd 部署与 Flume 非常相似：

　　Fluentd 的架构设计与 Flume 相同：

　　Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。

　　输入

　　Input负责接收数据或主动抓取数据。支持syslog、http、file tail等

　　Buffer 缓冲区负责数据采集的性能和可靠性，可以配置文件或内存等不同类型的缓冲区。Output Output 负责将数据输出到一个目的地，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。

　　“Fluentd 的技术栈

　　“Fluentd 的结构

　　由于结构简单，Fluentd 的核心仅收录 3000 行 Ruby。Fluentd 从各种输入源采集事件并将它们写入输出*敏*感*词*。eg: 输入来源：HTTP、Syslog、Apache Log 输出来源：Files、Mail、RDBMS 数据库、NoSQL storages 下图展示了输入输出的基本思路：

　　FLuentd 的可扩展性很强，客户可以自定义（Ruby）输入/缓冲/输出。Fluentd 各方面都和 Flume 差不多，不同的是它是用 Ruby 开发的，Footprint 会更小，但是也带来了跨平台的问题，不能支持 Windows 平台。此外，使用 JSON 统一的数据/日志格式是它的另一个特点。相比 Flumed，配置相对简单。