需求背景 由于同环比计算都是基于当期维度字段来取同期的数据进行对比，如果当期和同期的维度字段内容不一致，同环比计算后，会出现每一行同环比计算结果正确，总计结果不正确。 例如今年有10个SKU，去年有12个，那同环比只能对今年的10个SKU进行对比，今年少的的SKU就会被遗漏。如果要对所有SKU进行对比计算，则需要提前在ETL里把数据补齐，保证每个SKU每个日期区间内都有数据。 注意事项：数据补齐会使数据膨胀，需要计算好数据量，酌情使用。如果ETL运行频繁超时，请减少数据量或者改用其他方案。 实现方法案例数据集包含3年销售数据，原始颗粒度到“日”，要按照“月”计算月环比、年同比，需要补齐数据使每个商品分类每个月都有销售数据。 - 第一条支线：输入数据集后，添加“分组聚合”节点，把字段“商品分类”拖入维度栏，得到数据集里去重后的所有商品分类列表。
增加“添加计算列”，添加一个常量字段，比如【1】。
第二条支线：输入数据集后添加“分组聚合”节点，把日期字段拖入数值栏两次，聚合方式一个选“最小值”，一个选“最大值”，系统会提示字段重名，需要给字段设置别名。如果时间范围直接要用指定范围代替从数据集取，这一步使用“添加计算列”节点，添加两个日期型常量字段作为起始日期和结束日期。
增加“添加计算列”。
添加一个常量字段，比如【1】。 再添加一个字段，使用组合函数 explode(sequence([起始日期],[结束日期],interval 1 month)) 来补齐日历，得到区间内每个月1号的日期。其中的 interval 1 month 也可以根据需求替换为interval 1 week/day等等。
添加“关联数据”节点，用常量字段1把步骤2和步骤4的两个临时数据集关联起来，关联方式任选一种即可（因为月份字段和商品分类字段之前已经去重过），勾选需要保留的字段“商品分类”和“月份”，得到这两个字段补齐后的完整列表。
第三条支线：原始输入数据集用“分组聚合”把数据颗粒度聚合到“商品分类”和“月份”。
注意：维度字段要和前两条支线保持一致。如果要添加其他会影响数据行数的维度字段，这个维度字段必须像上述第一二条支线一样，单独做一条支线并且参加关联进行数据补齐。 
添加“关联数据”节点，以步骤5得到的完整列表为基础表，用字段“商品分类”和“月份”左关联步骤6得到的表。下面勾选保留字段的时候，字段“商品分类”和“月份”要选左侧基础表的字段。
添加“Null值替换”节点，把所有需要参与统计的数值字段里的null值都替换为0。因为数据补齐时会产生大量null值，替换为0后续才能参与计算。根据需要添加其他节点处理数据，直至ETL完成保存运行。
注意事项- 建议多用【数据探查】节点或者SQL来检查关联后的数据量，从而判断数据量是否是合理膨胀。
- 如果ETL节点预览或者运行失败报错 "message":"java.util.NoSuchElementException: key not found: numPartitions"，那就说明数据不合理膨胀超出系统限制被强制终止运行，需要及时检查数据并修改两张表的关联方式。
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