大数据报表热切换是什么

大数据报表热切换是什么，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

热切换（Hot Swap）是指在系统不停机的情况下更换系统部件，在报表业务中则是指在不重启报表及相关应用的情况下完成对报表的维护（新增、修改、删除），冷切换则恰好相反。

报表业务很不稳定，业务开展的过程中会刺激出更多查询统计需求，如果每次需求实现后都要等系统空闲（往往是非工作时间）时重启系统才能让修改后的报表生效，那将会对业务使用造成非常大影响（延迟）。因此在需求经常会变化的报表业务中，热切换显得尤其重要。

事实上，在报表业务中要实现热切换并不难，只要在开发报表时选择合适的技术手段，避免使用诸如 JAVA 这样的编译型语言（虽然重写类加载器可以变相实现热加载，但过于繁琐，也没从根本上解决问题）即可。

但在实际应用中我们却看到大量使用 JAVA 来开发报表，造成无法热切换的情况。为什么会这样？

报表业务有两个特点，一个是报表业务很复杂。报表是一项负责综合性统计的任务，将原始数据加工成业务需要的报表形式要走很长的路，不仅数据处理逻辑繁琐，报表呈现样式也千奇百怪，所谓中国式复杂报表。

另一个特点是嵌入使用。报表经常会作为应用系统的一部分（模块）嵌入到系统中使用。

现在报表呈现格式方面的问题已经基本得到解决，以国内成熟报表工具为主导的一批国产软件可以很好地解决中国式复杂报表呈现的问题，而且这些工具大多数采用解释执行机制，报表模板修改后可以实时生效。

但数据准备阶段的问题却一直没有解决，复杂的数据处理和业务逻辑控制让开发人员不得采用硬编码手段来实现。由于大部分应用系统都采用 JAVA 开发，既然报表是系统的一部分，业务逻辑又这么复杂，硬编码的首选自然是 JAVA 了。这是导致在报表中大量使用 JAVA 导致无法热切换的原因。

那么如何解决这个问题？

将报表的数据准备也工具化！

早期，报表开发完全靠硬编码的时代，大家也普遍采用 JAVA 来“画”报表，这样势必存在无法热切换的问题，后来报表工具出现解决了呈现模板的热切换问题。所以，要彻底实现报表热切换，将数据准备也工具化是一个可行的方向。

然而，报表的数据准备和报表呈现两个阶段分别使用不同工具会造成报表开发和维护上的困扰，因此，最好的方式是增强报表工具自身的计算能力，将两个阶段都融入可以解释执行的报表模板中，从而彻底实现报表热切换。

我们知道，报表工具本身具备一定的计算能力，在呈现模板的单元格中可以编写分组、求和、比值等表达式，但由于格子的限制很难处理复杂的数据逻辑，这也是为什么在报表中需要数据集（JAVA/SQL）来准备数据的原因。

一个可行的办法是在报表工具中增加可解释执行的计算脚本（模块）用于数据准备，这样在计算模块中可以实现任意复杂的数据处理逻辑，同时解释执行的脚本内置在报表模板中实现热切换。

报表计算模块（脚本）要具备这样一些能力：
1. 解释执行
这是实现热切换的基本能力，数据准备和报表呈现内置在一个报表模板中，采用解释执行机制运行；

2. 计算体系完善
能实现所有的数据处理任务，原来在 JAVA 中的报表数据准备计算在脚本中都应该能完成，具备丰富的集合运算类库；

3. 易开发维护
实现上要足够简单，这样报表开发人员就能直接搞定数据准备和报表呈现，而不再依赖其他专业程序员；同时在一个报表模板里更易于维护。

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