文件格式介绍

CSV格式

如果想要读取或写入某个CSV文件，请在选择“文件格式”的时候选择“CSV格式”。CSV格式的主要有以下使用场景：

• 文件导入到数据库、NoSQL。
• 数据库、NoSQL导出到文件。

选择了CSV格式后，通常还可以配置以下可选子参数：

1.换行符

2.字段分隔符

3.编码类型

4.使用包围符

5.使用正则表达式分隔字段

6.首行为标题行

7.写入文件大小

JSON格式

1. CDM支持解析的JSON类型：JSON对象、JSON数组。
   • JSON对象：JSON文件包含单个对象，或者以行分隔/串连的多个对象。
     1. 单一对象JSON

        {
             "took" : 190,
             "timed_out" : false,
             "total" : 1000001,
             "max_score" : 1.0
         }

     2. 行分隔的JSON对象

        {"took" : 188, "timed_out" : false, "total" : 1000003, "max_score" : 1.0 }
        {"took" : 189, "timed_out" : false, "total" : 1000004, "max_score" : 1.0 }

     3. 串连的JSON对象

        {
            "took": 190,
            "timed_out": false,
            "total": 1000001,
            "max_score": 1.0
         }
         {
            "took": 191,
            "timed_out": false,
            "total": 1000002,
            "max_score": 1.0
         }

   • JSON数组：JSON文件是包含多个JSON对象的数组。

     [{
           "took" : 190,
           "timed_out" : false,
           "total" : 1000001,
           "max_score" : 1.0
       },
       {
           "took" : 191,
           "timed_out" : false,
           "total" : 1000001,
           "max_score" : 1.0
       }]

2. 记录节点

   记录数据的根节点。该节点对应的数据为JSON数组，CDM会以同一模式从该数组中提取数据。多层嵌套的JSON节点以字符“.”分隔。

3. 从JSON文件复制数据
   1. 示例一
      从行分隔/串连的多个对象中提取数据。JSON文件包含了多个JSON对象，例如：

       {
          "took": 190,
          "timed_out": false,
          "total": 1000001,
          "max_score": 1.0
       }
       {
          "took": 191,
          "timed_out": false,
          "total": 1000002,
          "max_score": 1.0
       }
       {
          "took": 192,
          "timed_out": false,
          "total": 1000003,
          "max_score": 1.0
       }

      如果您想要从该JSON对象中提取数据，使用以下格式写入到数据库，只需要在作业第一步指定文件格式为“JSON格式”，指定JSON类型为“JSON对象”，然后在作业第二步进行字段匹配即可。

      表2 示例

      took	timedOut	total	maxScore
      190	false	1000001	1.0
      191	false	1000002	1.0
      192	false	1000003	1.0

   2. 示例二
      从记录节点中提取数据。JSON文件包含了单个的JSON对象，但是其中有效的数据在一个数据节点下，例如：

      {
          "took": 190,
          "timed_out": false,
          "hits": {
              "total": 1000001,
              "max_score": 1.0,
              "hits": 
               [{
                  "_id": "650612",
                  "_source": {
                      "name": "tom",
                      "books": ["book1","book2","book3"]
                  }
               },
               {
                   "_id": "650616",
                   "_source": {
                       "name": "tom",
                       "books": ["book1","book2","book3"]
                   }
               },
             {
                   "_id": "650618",
                   "_source": {
                       "name": "tom",
                       "books": ["book1","book2","book3"]
                   }
               }]
           }
       }

      如果想以如下格式写入到数据库，则需要在作业第一步指定文件格式为“JSON格式”，指定JSON类型为“JSON对象”，并且指定记录节点为“hits.hits”，然后在作业第二步进行字段匹配。

      表3 示例

      ID	SourceName	SourceBooks
      650612	tom	["book1","book2","book3"]
      650616	tom	["book1","book2","book3"]
      650618	tom	["book1","book2","book3"]

   3. 示例三
      从JSON数组中提取数据。JSON文件是包含了多个JSON对象的JSON数组，例如：

      [{
            "took" : 190,
            "timed_out" : false,
            "total" : 1000001,
            "max_score" : 1.0
        },
        {
            "took" : 191,
            "timed_out" : false,
            "total" : 1000002,
            "max_score" : 1.0
        }]

      如果想以如下格式写入到数据库，需要在作业第一步指定文件格式为“JSON格式”，指定JSON类型为“JSON数组”，然后在作业第二步进行字段匹配。

      表4 示例

      took	timedOut	total	maxScore
      190	false	1000001	1.0
      191	false	1000002	1.0

   4. 示例四
      在解析JSON文件的时候搭配转换器。在示例二前提下，想要把hits.max_score字段附加到所有记录中，即以如下格式写入到数据库中：

      表5 示例

      ID	SourceName	SourceBooks	MaxScore
      650612	tom	["book1","book2","book3"]	1.0
      650616	tom	["book1","book2","book3"]	1.0
      650618	tom	["book1","book2","book3"]	1.0

      则需要在作业第一步指定文件格式为“JSON格式”，指定JSON类型为“JSON对象”，并且指定记录节点为“hits.hits”，然后在作业第二步添加转换器，操作步骤如下：

      1. 单击添加字段，新增一个字段。
         图2 添加字段
         
      2. 在添加的新字段后面，单击添加字段转换器。
         图3 添加字段转换器
         
      3. 创建“表达式转换”的转换器，表达式输入“1.0”，然后保存。
         图4 配置字段转换器
         

二进制格式

如果想要在文件系统间按原样复制文件，则可以选择二进制格式。二进制格式传输文件到文件的速率高、性能稳定，且不需要在作业第二步进行字段匹配。

• 文件传输的目录结构

  CDM的文件传输，支持单文件，也支持一次传输目录下所有的文件。传输到目的端后，目录结构会保持原样。

• 增量迁移文件

  使用CDM进行二进制传输文件时，目的端有一个参数“重复文件处理方式”，可以用作文件的增量迁移，具体请参见文件增量迁移。

  增量迁移文件的时候，选择“重复文件处理方式”为“跳过重复文件”，这样如果源端有新增的文件，或者是迁移过程中出现了失败，只需要再次运行任务，已经迁移过的文件就不会再次迁移。

• 写入到临时文件

  二进制迁移文件时候，可以在目的端指定是否写入到临时文件。如果指定了该参数，在文件复制过程中，会将文件先写入到一个临时文件中，迁移成功后，再进行rename或move操作，在目的端恢复文件。

• 生成文件MD5值

  对每个传输的文件都生成一个MD5值，并将该值记录在一个新文件中，新文件以“.md5”作为后缀，并且可以指定MD5值生成的目录。

文件格式的公共参数

• 启动作业标识文件

  这个主要用于自动化场景中，CDM配置了定时任务，周期去读取源端文件，但此时源端的文件正在生成中，CDM此时读取会造成重复写入或者是读取失败。所以，可以在源端作业参数中指定启动作业标识文件为“ok.txt”，在源端生成文件成功后，再在文件目录下生成“ok.txt”，这样CDM就能读取到完整的文件。

  另外，可以设置超时时间，在超时时间内，CDM会周期去查询标识文件是否存在，超时后标识文件还不存在的话，则作业任务失败。

  启动作业标识文件本身不会被迁移。

• 作业成功标识文件

  文件系统为目的端的时候，当任务成功时，在目的端的目录下，生成一个空的文件，标识文件名由用户来指定。一般和“启动作业标识文件”搭配使用。

  这里需要注意的是，不要和传输的文件混淆，例如传输文件为“finish.txt”，但如果作业成功标识文件也设置为“finish.txt”，这样会造成这两个文件相互覆盖。

• 过滤器

  使用CDM迁移文件的时候，可以使用过滤器来过滤文件。支持通过通配符或时间过滤器来过滤文件。

  • 选择通配符时，CDM只迁移满足过滤条件的目录或文件。
  • 选择时间过滤器时，只有文件的修改时间晚于输入的时间才会被传输。

  例如用户的“/table/”目录下存储了很多数据表的目录，并且按天进行了划分DRIVING_BEHAVIOR_20180101～DRIVING_BEHAVIOR_20180630，保存了DRIVING_BEHAVIOR从1月到6月的所有数据。如果只想迁移DRIVING_BEHAVIOR的3月份的表数据，那么需要在作业第一步指定源目录为“/table”，过滤类型选择“通配符”，然后指定“路径过滤器”为“DRIVING_BEHAVIOR_201803*”。

文件格式问题解决方法

1. 数据库的数据导出到CSV文件，由于数据中含有分隔符逗号，造成导出的CSV文件中数据混乱。

   CDM提供了以下几种解决方法：

   • 指定字段分隔符

     使用数据库中不存在的字符，或者是极少见的不可打印字符来作为字段分隔符。例如可以在目的端指定“字段分隔符”为“%01”，这样导出的字段分隔符就是“\u0001”，详情可见表1。

   • 使用包围符

     在目的端作业参数中开启“使用包围符”，这样数据库中如果字段包含了字段分隔符，在导出到CSV文件的时候，CDM会使用包围符将该字段括起来，使之作为一个字段的值写入CSV文件。

2. 数据库的数据包含换行符
   • 场景：使用CDM先将MySQL中的某张表（表的某个字段值中包含了换行符\n）导出到CSV格式的文件中，然后再使用CDM将导出的CSV文件导入到MRS HBase，发现导出的CSV文件中出现了数据被截断的情况。
   • 解决方法：指定换行符。

     在使用CDM将MySQL的表数据导出到CSV文件时，指定目的端的换行符为“%01”（确保这个值不会出现在字段值中），这样导出的CSV文件中换行符就是“%01”。然后再使用CDM将CSV文件导入到MRS HBase时，指定源端的换行符为“%01”，这样就避免了数据被截断的问题。