字段分隔符
用于分隔CSV文件中的列的字符，支持单字符和多字符，也支持特殊字符，详见表1。
编码类型
文件的编码类型，默认是UTF-8，中文的编码有时会采用GBK。

如果源端指定该参数，则使用指定的编码类型去解析文件；目的端指定该参数，则写入文件的时候，以指定的编码类型写入。
使用包围符
- 数据库、NoSQL导出到CSV文件（“使用包围符”在目的端）：当源端某列数据的字符串中出现字段分隔符时，目的端可以通过开启“使用包围符”，将该字符串括起来，作为一个整体写入CSV文件。CDM目前只使用双引号（""）作为包围符。如图1所示，数据库的name字段的值中包含了字段分隔符逗号：
  图1 包含字段分隔符的字段值
  
  不使用包围符的时候，导出的CSV文件，数据会显示为：
```
3,hello,world,abc
```
  如果使用包围符，导出的数据则为：
```
3,"hello,world",abc
```
  如果数据库中的数据已经包含了双引号（""），那么使用包围符后，导出的CSV文件的包围符会是三个双引号（"""）。例如字段的值为：a"hello,world"c，使用包围符后导出的数据为：
```
"""a"hello,world"c"""
```
- CSV文件导出到数据库、NoSQL（“使用包围符”在源端）：CSV文件为源端，并且其中数据是被包围符括起来的时候，如果想把数据正确的导入到数据库，就需要在源端开启“使用包围符”，这样包围符内的值的，会写入一个字段内。
使用正则表达式分隔字段
这个功能是针对一些复杂的半结构化文本，例如日志文件的解析，详见使用正则表达式分隔半结构化文本。
首行为标题行
这个参数是针对CSV文件导出到其它地方的场景，如果源端指定了该参数，CDM在抽取数据时将第一行作为标题行。在传输CSV文件的时候会跳过标题行，这时源端抽取的行数，会比目的端写入的行数多一行，并在日志文件中进行说明跳过了标题行。
写入文件大小
这个参数是针对数据库导出到CSV文件的场景，如果一张表的数据量比较大，那么导出到CSV文件的时候，会生成一个很大的文件，有时会不方便下载或查看。这时可以在目的端指定该参数，这样会生成多个指定大小的CSV文件，避免导出的文件过大。该参数的数据类型为整型，单位为MB。

JSON格式

这里主要介绍JSON文件格式的以下内容：

CDM支持解析的JSON类型
记录节点
从JSON文件复制数据

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。

单一对象JSON

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

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 }

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
  }]

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“.”分割。

从JSON文件复制数据

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

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"]

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

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：

单击添加字段，新增一个字段。
图2 添加字段
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
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

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。
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。