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文件格式介绍

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更新时间:2020/10/23 GMT+08:00

在创建CDM作业时,有些场景下源端、目的端的作业参数中需要选择“文件格式”,这里分别介绍这几种文件格式的使用场景、子参数、公共参数、使用示例等。

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

  1. 换行符

    用于分隔文件中的行的字符,支持单字符和多字符,也支持特殊字符。特殊字符可以使用URL编码输入,例如:

    表1 特殊字符对应的URL编码

    特殊字符

    URL编码

    空格

    %20

    Tab

    %09

    %

    %25

    回车

    %0d

    换行

    %0a

    标题开头\u0001 (SOH)

    %01

  2. 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

  3. 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。

  4. 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文件为源的时候,并且其中数据是被包围符括起来的,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。
  5. 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

  6. 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。

  7. 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:
  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“.”分割。

  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。

      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": ["chinese","english","math"]
                  }
               },
               {
                   "_id": "650616",
                   "_source": {
                       "name": "tom",
                       "books": ["chinese","english","math"]
                   }
               },
             {
                   "_id": "650618",
                   "_source": {
                       "name": "tom",
                       "books": ["chinese","english","math"]
                   }
               }]
           }
       }
      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。

      ID

      SourceName

      SourceBooks

      650612

      tom

      ["chinese","english","math"]

      650616

      tom

      ["chinese","english","math"]

      650618

      tom

      ["chinese","english","math"]

    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。

      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:

      ID

      SourceName

      SourceBooks

      MaxScore

      650612

      tom

      ["chinese","english","math"]

      1.0

      650616

      tom

      ["chinese","english","math"]

      1.0

      650618

      tom

      ["chinese","english","math"]

      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、性能都最优,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”“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

  • 源文件处理方式

    CDM在文件复制成功后,可以对源端文件进行操作,允许两种方式:重命名源文件或者删除源文件。

  • 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”“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:

    1. 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”“%01”,这样导出的字段分隔符就是“\u0001”,详情可见表1

    2. 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。

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