一、实验背景​

1.1 实验目的​

本次实验旨在熟悉助睿零代码数据集成平台（ETL平台）的核心功能和操作方法，具体包括：​

• 掌握新建转换、添加组件、执行转换等基本操作流程​
• 熟悉表输入、记录集连接、字段选择、过滤记录、Excel输出等常用组件的配置方法​
• 理解多表关联、数据过滤与分流处理的ETL设计思路​

通过本次实验，学生能够独立使用助睿平台完成常见的数据加工任务，为后续更复杂的数据处理场景打下基础。​

1.2 实验环境​

• 零代码在线实验平台：本次实验使用助睿数智（Uniplore）作为一站式数据科学平台。该平台覆盖从
  数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化展示的全链路零代码功能，适用于数据分析教学与企业数据加工场景。产品官网为
  https://www.uniplore.com/ 本次实验的访问地址为
  https://lab.guilian.cn/
• 数据库：MySQL（含订单数据和产品信息表）​
• 数据准备：订单表（business_anaylsis.order_detail）、产品表（business_anaylsis.product）​

1.3 业务场景​

在企业经营分析中，经常需要将多张表关联起来计算利润，并按利润正负对订单进行分类存储。本实验以订单利润分流为例，通过零代码拖拽方式完成这一数据处理任务。

1.4 数据加工流程​

订单明细表与产品信息表进行左外连接，移除重复字段，按利润是否大于等于零进行分流，最后分别输出盈利订单和亏损订单到两个Excel文件。

二、实验步骤​

2.1 登录实验平台

此处点击贵兰在线进入PC端登录界面，完成登录注册后，找到右上角个人头像，点击我的学习进入当前页面，再点击实训平台即可进入实验平台首页

2.2 基本概念了解​

是什么：助睿一站式大数据平台中的数据集成平台，通过可视化方式做数据ETL（抽取、转换、加载）。
助睿平台核心概念说明表

概念	说明
Pipeline（转换）	面向数据流，处理数据的一个功能单元，由多个 Transform 组成
Workflow（作业）	面向任务，完成一件完整的事，由多个 Action 组成，必须包含开始项
Transform（步骤）	转换内的最小单元，如 “Excel 输入”、“字段选择”，每个步骤独立线程运行
Action（任务项）	作业的执行单位，如 “启动”、“发送邮件”
Hops（节点连接）	数据传输通道，连接步骤或任务项

2.3 团队管理​

在该环节，每个小组的组长可以创建该小组的团队方便团队实验作业的管理​
进入实验平台后，选择数据集成/ETL，进入数据集成页面

若是组长，则点击“团队管理”菜单，并点击“新增团队”，填入相关信息后即可点击确认

创建成功后，点击团队卡片右上角的“更多”，选择“添加成员”，并根据手机号搜素成员并添加

若为成员，查看是否被添加团队即可

2.4 创建实验项目​

平台提供默认项目，可以使用默认项目进行实验，但为了方便管理，可以为课程创建专属项目。​
选择创建的项目所属团队为“商业数据分析小组1”（也可以是个人）

点击“新建项目”，输入项目名称后点击“确定”

创建成功后可看到该项目

2.5 同步数据源​

项目创建成功后点击该项目右上角“…”，点击“打开项目”

在项目页面，可以看到左侧有3个菜单：资源库、文件、元数据​
资源库用于对工作流的管理，包括新建、删除、修改、查看工作流的信息；导出导入工作空间；调度管理等操作​
文件库用于保存工作流中需要用到的文件和工作流产生的文件​
元数据管理是数据集成的重要基石，可以为工作流定义“运行配置”、“数据库”、“flink集群”等配置​
本次实验主要用到资源库和文件库

首先获取本次的实验数据集：点击“元数据”，右键根“关系数据库”，点击“同步数据源”，后会弹出“同步成功”的提示


切换“文件库”菜单再切换回到元数据，可以看到成功同步的数据库“线上公共数据源(Readonly)”

2.6 新建转换流​

本次实验将创建“订单利润分流处理”转换流，实现订单数据与产品信息的关联，并根据利润正负将数据分流为盈利订单和亏损订单，分别输出到两个Excel文件。​
整体逻辑：订单明细表 → 左外连接产品信息表 → 移除重复ID字段 → 按利润≥0分流 → 盈利订单/亏损订单分别输出​
各组件作用：

组件	作用
表输入（订单 / 产品）	读取原始数据
记录集连接	按产品 ID 关联两表
字段选择	移除重复的 ID 字段
过滤记录	根据利润正负分流
Excel 输出	分别输出盈利 / 亏损订单

新建转换流具体操作如下：​
切换到资源库，同样右键根目录，点击“新建转换流”

输入转换流名字“订单利润分流处理6”，点击“确定”

创建成功后进入转换流设计页面​
​

转换流设计页面每次打开都是锁定状态，需要解锁后才可编辑转换流，点击🔒图标进行解锁

2.7 添加组件​

在建立转换任务后，可添加相应操作组件到转换任务中。​
下面以订单数据（business_anaylsis.order_detail）和产品信息数据（business_anaylsis.product）生成盈利订单数据和亏损订单数据为例来构建转换任务，按如下顺序向转换中添加组件：​
（1）添加表输入组件​
本次实验需要将两类数据进行合并计算，所以需要添加2个表输入组件，读取2个不同表的数据。​
点击“组件库”，由于组件库的组件数量较多，可以通过关键字搜索快速获取​
在搜索输入框中输入“表输入”，即可查询到“表输入”组件

将表输入组件拖拽至画布中

再次拖拽表输入组件拖拽至画布中，即拖拽2个表输入组件至画布中

右键表输入组件，点击“编辑组件”

修改步骤名称中为订单_详细订单，点击“确认”，此时画布中的对应表输入组件被命名为“订单_详细订单”

同样的，另一表输入组件修改为订单_产品信息

（2）添加记录集连接组件​
使用表输入组件读取数据后，需要通过记录集连接组件将表输入组件的数据进行关联。​
在搜索输入框中输入“记录集连接”，将记录集连接组件拖拽至画布中​
​

创建两个表输入组件到记录集连接组件的连接线，如下图：

在建立连接线时，会出现“排序需要”的提示。这是由于记录集连接组件是按接收数据的顺序进行记录关联的，如果接收的数据是无序的，可能会造成记录连接结果出错。

（3）添加字段选择组件​
两个表数据进行连接后，会出现重复的字段“产品ID”。我们可以通过“字段选择”组件移除这个多余字段。​
在搜索输入框中输入“字段选择”，将字段选择组件拖拽至画布中

将字段选择组件名字修改为“移除产品ID_1字段”

创建记录集连接组件到字段选择组件的连接线，如下图：

（4）添加过滤记录组件​
本次实验是根据订单的利润情况对订单进行分流。使用“过滤记录”组件可以根据记录中某个字段的值进行记录分流。​
在搜索输入框中输入“过滤记录”，将过滤记录组件拖拽至画布中

创建字段选择组件到过滤记录组件的连接线，在选择连接线的弹窗中点击“主输出步骤”。由于在进行字段选择操作时，可能有记录不满足要求，导致记录被标记为错误。主输出步骤表示满足要求的记录通过该连接线传输数据。如下图：

（5）添加 excel 输出组件​
记录经过“过滤记录”组件后会被分成2个记录流。我们可以根据业务需求将2个记录流输出到指定位置（文件、数据库表）。在本次实验中，我们选择将记录输出到 Excel 文件中。​
在搜索输入框中输入“excel 输出”，将2个表输出组件拖拽至画布中

2个excel 输出组件分别命名为“盈利订单”和“亏损订单”，并创建过滤记录组件到两个excel 输出组件的连接线，在选择连接线类型的弹窗中分别选择“True输出”和“False输出”​
“True输出”表示满足过滤条件的记录输出。​
“False输出”表示不满足过滤条件的记录输出。


至此，一个完整的转换任务流程构建完毕，如下图所示：

2.8 配置组件信息​

组件添加完成后需要对其进行相应配置。​

2.8.1 表输入组件配置​

双击订单_详细订单表输入组件，弹出组件配置页面。在数据库连接下拉框中选择已同步的“线上公共数据源(Readonly)”如下图所示：

点击“获取SQL查询语句”，自动生成SQL查询语句。​
​
点开“线上公共数据源(Readonly)”-“表”目录

下滑找到“business_anaylsis.order_detail”并点击它，再点击“确定”

在系统提示弹窗中点击“确认”

系统自动填写了完整的SQL查询语句，点击“确认”。当自动生成的SQL语句无法满足业务需求时，也可以通过在文本框输入自定义SQL语句。表输入组件的其他配置参数保持默认即可，

另一个订单_产品信息表输入也参考上述配置，获取“business_anaylsis.product”的SQL查询语句

2.8.2 记录集连接组件配置​

双击记录集连接组件，在下拉列表中选择需要连接的数据来源​
第一个Transform选择订单_详细订单，第二个Transform选择订单_产品信息，连接类型选择LEFT OUTER

点击第一个Transform的连接字段中的“获得连接字段”按钮，即可获取表输入组件在订单_详细订单的查询到的字段。同样的，获取第二个Transform的连接字段

第一个Transform字段保留 produc_id，第二个Transform的字段保留 id，连接类型选择LEFT OUTER，表示使用订单_详细订单的字段 produc_id 与订单_产品信息的字段 id 进行左外连接​
第一个Transform字段中除了 produc_id 外的其他字段，右键点击“删除选中的行”，第一个Transform字段中除了id 外的其他字段，右键点击“删除选中的行”
删除完后，点击“确认”，若删除错误，可重新获取连接字段再进行删除

2.8.3 字段选择组件配置​

通过记录集连接后，我们可以发现，字段 produc_id 与字段 id 内容相同，只需要保留一个，因此，需要使用“移除产品ID_1字段”字段选择组件的移除选项移除字段 id，具体操作如下：​
双击“移除产品ID_1字段”字段选择组件，点击“移除”，并点击“获取字段”

在获取的字段中选中除“id”字段以外的字段，右键点击“删除选中的行”

可以看到，字段“id”已被删除，点击“确认”

2.8.4 过滤记录组件配置​

根据业务需求需要将盈利订单和亏损订单分开存储，两个订单可以使用字段利润来区分​
双击“过滤记录”组件，在弹窗中的下拉列表中选择将结果发送给不同的后续处理步骤，如下图：

选择字段利润（profit）来作为判断字段，选中“profit(Number)”后点击“确定”

将>=0 作为判断条件，点击“=”，在函数中选择“>=”，点击“确定”

点击“value”，值类型选择“Integer”，值输入“0”点击“确定”

至此，过滤条件已配置完成，点击“确认”即可

2.8.5 Excel 输出组件配置​

将接收到的结果写入到Excel表中，双击“盈利订单”excel表输出组件，在配置弹窗中，文件名修改为“盈利订单”，选择文件拓展名“xlsx [Excel 2007 and above]”

在配置弹窗中点击“输出字段”，在空白表格处右键点击“获取字段”

字段获取后，点击“确认”

“亏损订单”的excel组件也进行同样的设置

2.4 执行转换任务​

组件配置完成后，可执行转换任务，点击启动按钮

在弹出的窗口中点击“启动”

执行成功

2.5 查看执行结果和日志​

任务执行过程中，会将相关操作记录到日志中，任务执行完毕后，可查看执行结果及日志，如下所示

2.6 查看输出结果文件​

点击“文件库”，右键根目录刷新，可以看到转换任务的输出结果：盈利订单和亏损订单，可以右键下载查看

三、实验结果

3.1 实验执行状态

本次订单利润分流处理转换任务执行成功，平台返回运行正常、无报错、无数据丢失的执行状态，数据流完整通过所有组件，未出现字段缺失、连接失败、过滤异常等问题。

3.2 数据处理结果

• 表数据读取：成功读取order_detail订单明细表与product产品表全部数据，无数据遗漏。
• 多表关联：通过左外连接按product_id完成两表关联，保留订单表全部记录，匹配对应产品信息。
• 字段清洗：使用字段选择组件移除重复id字段，字段结构清晰、无冗余。
• 数据分流：按profit ≥ 0完成精准分流：
  盈利订单：利润≥0 的订单数据，输出至盈利订单.xlsx
  亏损订单：利润 < 0 的订单数据，输出至亏损订单.xlsx

3.3文件输出结果

• 盈利订单.xlsx：包含所有盈利订单的完整字段与明细
  

• 亏损订单.xlsx：包含所有亏损订单的完整字段与明细
  

文件可正常下载、打开，数据格式规范，无乱码、空值、错位问题。

四、问题与解决

4.1 实验核心流程分析

本次实验完整实现ETL 全流程：

1. 抽取（Extract）：通过表输入组件从 MySQL 读取订单与产品数据
2. 转换（Transform）：记录集连接→字段清洗→条件过滤
3. 加载（Load）：分流输出至 Excel 文件

流程符合企业经营分析中多表关联、利润计算、数据分类的真实业务场景。

4.2 关键组件作用分析

• 表输入：稳定读取数据库源数据，是 ETL 起点
• 记录集连接：实现多表关联，是数据整合核心
• 字段选择：清理冗余字段，优化数据结构
• 过滤记录：按业务规则分流，实现数据分类输出
• Excel 输出：完成结果落地，满足数据导出需求

4.3 实验问题与解决

1. 问题：记录集连接提示排序需要

   解决：按平台提示确认，保证关联字段有序，不影响结果。

2. 问题：连接后出现重复id字段

   解决：用字段选择组件的移除功能精准删除冗余字段。

3. 问题：过滤条件配置错误导致分流异常

   解决：重新配置profit ≥ 0，确保字段、运算符、数值正确。

4.4 实验收获

• 熟练掌握平台全流程操作

能够独立完成助睿零代码 ETL 平台的数据源同步、项目创建、转换流新建、组件拖拽配置、任务启动执行、日志查看、结果文件下载等全流程操作，熟悉界面布局与功能入口。

• 深入理解 ETL 设计思路

真正理解多表关联、字段清洗、数据过滤、分类输出的核心逻辑，掌握从业务需求到数据流设计的转化方法，能够根据不同场景规划数据处理链路。

• 具备独立完成数据任务能力

可以自主完成从数据库读取数据→多表关联整合→字段清洗优化→条件分流处理→输出 Excel 文件的完整数据加工任务，能够独立处理常见 ETL 需求。

• 熟悉企业级应用场景

理解零代码 ETL 在企业经营分析、订单处理、利润统计、数据报表等场景的实际价值，认识到零代码工具对提升数据分析效率、降低技术门槛的重要作用。

• 建立数据处理规范意识

在实验中养成先配置再连接、先检查再执行、先验证再输出的良好习惯，具备基本的数据质量意识与流程优化意识，为后续更复杂的数据处理项目打下扎实基础。

五、实验总结

5.1 收获

本次实验让我熟练掌握了助睿零代码 ETL 平台的全流程操作，理解了多表关联、字段清洗、条件分流的核心设计思路，能够独立完成从数据库读取到文件输出的完整数据任务，也提升了问题排查与工程化思维能力。

5.2 对平台的整体评价

助睿零代码 ETL 平台拖拽式操作简单易上手，功能覆盖了 ETL 全链路核心需求，稳定性好，非常适合作为入门教学工具，帮助我们快速理解数据处理流程。

附：

平台全称：助睿数智（Uniplore）一站式数据科学实验平台​
平台定位：覆盖数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化分析的全链路Agentic零代码数据智能​
产品官网：https://www.uniplore.com/​ 实验平台地址：https://lab.guilian.cn/