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数据转换

Transformer 定义

在数据同步、传输过程中,存在用户对于数据传输进行特殊定制化的需求场景,包括裁剪列、转换列等工作,可以借助ETL的T过程实现(Transformer)。Addax包含了完成的E(Extract)、T(Transformer)、L(Load)支持。

运行模型

image

UDF 函数

dx_substr

dx_substr(idx, pos, length) -> str

参数

  • idx: 字段编号,对应record中第几个字段
  • pos: 字段值的开始位置
  • length: 目标字段长度

返回: 从字符串的指定位置(包含)截取指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。如果字段为空值,直接返回(即不参与本transformer)

dx_pad

dx_pad(idx, flag, length, chr)

参数

  • idx: 字段编号,对应record中第几个字段
  • flag: "l","r", 指示是在头进行填充,还是尾进行填充
  • length: 目标字段长度
  • chr: 需要填充的字符

返回: 如果源字符串长度小于目标字段长度,按照位置添加pad字符后返回。如果长于,直接截断(都截右边)。如果字段为空值,转换为空字符串进行pad,即最后的字符串全是需要pad的字符

举例:

  • dx_pad(1,"l","4","A"): 如果 column 1 的值为 xyz=> Axyz, 则转换后的值为 xyzzzzz => xyzz
  • dx_pad(1,"r","4","A"), 如果 column 1 的值为 xyz=> xyzA, 值为 xyzzzzz => xyzz

dx_replace

dx_replace(idx, pos, length, str) -> str

参数

  • idx: 字段编号,对应record中第几个字段
  • pos: 字段值的开始位置
  • length: 需要替换的字段长度
  • str: 要替换的字符串

返回: 从字符串的指定位置(包含)替换指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。如果字段为空值,直接返回(即不参与本transformer)

举例:

  • dx_replace(1,"2","4","****"): 如果 column 1 的值为 addaxTest, 则转换为 da****est
  • dx_replace(1,"5","10","****") 如果 column 1 的值为 addaxTest 则转换为 data****

dx_filter

dx_filter(idx, operator, expr) -> str

参数:

  • idx: 字段编号,对应record中第几个字段
  • operator: 运算符, 支持 like, not like, >, =, <, >=, !=, <=
  • expr: 正则表达式(java正则表达式)、值
  • str: 要替换的字符串

返回:

  • 如果匹配正则表达式,返回Null,表示过滤该行。不匹配表达式时,表示保留该行。(注意是该行)。对于 >, =, <都是对字段直接compare的结果.
  • likenot like 是将字段转换成字符类型,然后和目标正则表达式进行全匹配。
  • >, =, <, >=, !=, <= ,按照类型进行比较, 数值类型按大小比较,字符及布尔类型按照字典序比较
  • 如果目标字段为空(null),对于 = null 的过滤条件,将满足条件,被过滤。!=null 的过滤条件,null不满足过滤条件,不被过滤。 like,字段为null不满足条件,不被过滤,和 not like,字段为null满足条件,被过滤。

举例

  • dx_filter(1,"like","dataTest")
  • dx_filter(1,">=","10")

关联filter暂不支持,即多个字段的联合判断,函参太过复杂,用户难以使用。

dx_groovy

dx_groovy(code, package) -> record

参数

  • coee: 符合 groovy 编码要求的代码
  • package: extraPackage, 列表或者为空

返回

Record 数据类型

注意:

  • dx_groovy 只能调用一次。不能多次调用。
  • groovy code 中支持 java.lang, java.util 的包,可直接引用的对象有 record ,以及element下的各种column(BoolColumn.class,BytesColumn.class,DateColumn.class,DoubleColumn.class,LongColumn.class,StringColumn.class)。 不支持其他包,如果用户有需要用到其他包,可设置extraPackage,注意extraPackage不支持第三方jar包。
  • groovy code 中,返回更新过的 Record(比如record.setColumn(columnIndex, new StringColumn(newValue));),或者null。返回null表示过滤此行。
  • 用户可以直接调用静态的Util方式(GroovyTransformerStaticUtil)

举例:

groovy 实现的 subStr

String code="Column column = record.getColumn(1);\n"+
        " String oriValue = column.asString();\n"+
        " String newValue = oriValue.substring(0, 3);\n"+
        " record.setColumn(1, new StringColumn(newValue));\n"+
        " return record;";
        dx_groovy(record);

groovy 实现的Replace

String code2="Column column = record.getColumn(1);\n"+
        " String oriValue = column.asString();\n"+
        " String newValue = \"****\" + oriValue.substring(3, oriValue.length());\n"+
        " record.setColumn(1, new StringColumn(newValue));\n"+
        " return record;";

groovy 实现的Pad

String code3="Column column = record.getColumn(1);\n"+
        " String oriValue = column.asString();\n"+
        " String padString = \"12345\";\n"+
        " String finalPad = \"\";\n"+
        " int NeedLength = 8 - oriValue.length();\n"+
        "        while (NeedLength > 0) {\n"+
        "\n"+
        "            if (NeedLength >= padString.length()) {\n"+
        "                finalPad += padString;\n"+
        "                NeedLength -= padString.length();\n"+
        "            } else {\n"+
        "                finalPad += padString.substring(0, NeedLength);\n"+
        "                NeedLength = 0;\n"+
        "            }\n"+
        "        }\n"+
        " String newValue= finalPad + oriValue;\n"+
        " record.setColumn(1, new StringColumn(newValue));\n"+
        " return record;";

Job定义

本例中,配置4个UDF。

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 1
      }
    },
    "content": {
      "reader": {
        "name": "streamreader",
        "parameter": {
          "column": [
            {
              "value": "My name is xxxx",
              "type": "string"
            },
            {
              "value": "password is Passw0rd",
              "type": "string"
            },
            {
              "value": 19890604,
              "type": "long"
            },
            {
              "value": "1989-06-04 00:00:00",
              "type": "date"
            },
            {
              "value": true,
              "type": "bool"
            },
            {
              "value": "test",
              "type": "bytes"
            },
            {
              "random": "0,10",
              "type": "long"
            }
          ],
          "sliceRecordCount": 10
        }
      },
      "writer": {
        "name": "streamwriter",
        "parameter": {
          "print": true,
          "encoding": "UTF-8"
        }
      },
      "transformer": [
        {
          "name": "dx_replace",
          "parameter": {
            "columnIndex": 0,
            "paras": [
              "11",
              "6",
              "wgzhao"
            ]
          }
        },
        {
          "name": "dx_substr",
          "parameter": {
            "columnIndex": 1,
            "paras": [
              "0",
              "12"
            ]
          }
        },
        {
          "name": "dx_map",
          "parameter": {
            "columnIndex": 2,
            "paras": [
              "^",
              "2"
            ]
          }
        },
        {
          "name": "dx_filter",
          "parameter": {
            "columnIndex": 6,
            "paras": [
              "<",
              "5"
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

自定义函数

如果自带的函数不满足数据转换要求,我们可以在 transformer 编写满足 groovy 规范要求的代码,下面给出一个完整的例子


上述 transformer 代码针对每条记录的前面两个字段做了修改,对第一个字段的字符串,在字符串前面增加 Header_ 字符; 第二个整数字段值进行倍增处理。最后执行的结果如下:

$ bin/addax.sh job/transformer_demo.json 

  ___      _     _            
 / _ \    | |   | |           
/ /_\ \ __| | __| | __ ___  __
|  _  |/ _` |/ _` |/ _` \ \/ /
| | | | (_| | (_| | (_| |>  < 
\_| |_/\__,_|\__,_|\__,_/_/\_\

:: Addax version ::    (v4.0.2-SNAPSHOT)

2021-08-04 15:45:56.421 [        main] INFO  VMInfo               - VMInfo# operatingSystem class => com.sun.management.internal.OperatingSystemImpl
2021-08-04 15:45:56.443 [        main] INFO  Engine               - 

.....

2021-08-04 15:45:56.458 [        main] INFO  PerfTrace            - PerfTrace traceId=job_-1, isEnable=false, priority=0
2021-08-04 15:45:56.459 [        main] INFO  JobContainer         - Addax jobContainer starts job.
2021-08-04 15:45:56.460 [        main] INFO  JobContainer         - Set jobId = 0
2021-08-04 15:45:56.470 [       job-0] INFO  JobContainer         - Addax Reader.Job [streamreader] do prepare work .
2021-08-04 15:45:56.471 [       job-0] INFO  JobContainer         - Addax Writer.Job [streamwriter] do prepare work .
2021-08-04 15:45:56.471 [       job-0] INFO  JobContainer         - Job set Channel-Number to 1 channels.
2021-08-04 15:45:56.472 [       job-0] INFO  JobContainer         - Addax Reader.Job [streamreader] splits to [1] tasks.
2021-08-04 15:45:56.472 [       job-0] INFO  JobContainer         - Addax Writer.Job [streamwriter] splits to [1] tasks.
2021-08-04 15:45:56.498 [       job-0] INFO  JobContainer         - Scheduler starts [1] taskGroups.
2021-08-04 15:45:56.505 [ taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer   - taskGroupId=[0] start [1] channels for [1] tasks.
2021-08-04 15:45:56.517 [ taskGroup-0] INFO  Channel              - Channel set byte_speed_limit to -1, No bps activated.
2021-08-04 15:45:56.517 [ taskGroup-0] INFO  Channel              - Channel set record_speed_limit to -1, No tps activated.
2021-08-04 15:45:56.520 [ taskGroup-0] INFO  TransformerUtil      -  user config transformers [[dx_groovy]], loading...
2021-08-04 15:45:56.531 [ taskGroup-0] INFO  TransformerUtil      -  1 of transformer init success. name=dx_groovy, isNative=true parameter = 
  {"code":"record.setColumn(0, new StringColumn('Header_' + record.getColumn(0).asString()));record.setColumn(1, new LongColumn(record.getColumn(1).asLong() * 2));return record;"}

Header_Addax    2       1989-06-04 00:00:01     true    test
Header_Addax    4       1989-06-03 00:00:01     true    test
Header_Addax    6       1989-06-02 00:00:01     true    test
Header_Addax    8       1989-06-01 00:00:01     true    test
Header_Addax    10      1989-05-31 00:00:01     true    test
Header_Addax    12      1989-05-30 00:00:01     true    test
Header_Addax    14      1989-05-29 00:00:01     true    test
Header_Addax    16      1989-05-28 00:00:01     true    test
Header_Addax    18      1989-05-27 00:00:01     true    test
Header_Addax    20      1989-05-26 00:00:01     true    test

2021-08-04 15:45:59.515 [       job-0] INFO  AbstractScheduler    - Scheduler accomplished all tasks.
2021-08-04 15:45:59.517 [       job-0] INFO  JobContainer         - Addax Writer.Job [streamwriter] do post work.
2021-08-04 15:45:59.518 [       job-0] INFO  JobContainer         - Addax Reader.Job [streamreader] do post work.
2021-08-04 15:45:59.521 [       job-0] INFO  JobContainer         - PerfTrace not enable!
2021-08-04 15:45:59.524 [       job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 10 records, 330 bytes | Speed 110B/s, 3 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  
  All Task WaitWriterTime 0.000s |  All Task WaitReaderTime 0.000s | Transformer Success 10 records | Transformer Error 0 records | Transformer Filter 0 records 
  | Transformer usedTime 0.383s | Percentage 100.00%
2021-08-04 15:45:59.527 [       job-0] INFO  JobContainer         - 
任务启动时刻                    : 2021-08-04 15:45:56
任务结束时刻                    : 2021-08-04 15:45:59
任务总计耗时                    :                  3s
任务平均流量                    :              110B/s
记录写入速度                    :              3rec/s
读出记录总数                    :                  10
读写失败总数                    :                   0

2021-08-04 15:45:59.528 [       job-0] INFO  JobContainer         - 
Transformer成功记录总数         :                  10
Transformer失败记录总数         :                   0
Transformer过滤记录总数         :                   0

计量和脏数据

Transform过程涉及到数据的转换,可能造成数据的增加或减少,因此更加需要精确度量,包括:

  • Transform的入参Record条数、字节数。
  • Transform的出参Record条数、字节数。
  • Transform的脏数据Record条数、字节数。
  • 如果是多个Transform,某一个发生脏数据,将不会再进行后面的transform,直接统计为脏数据。
  • 目前只提供了所有Transform的计量(成功,失败,过滤的count,以及transform的消耗时间)。

涉及到运行过程的计量数据展现定义如下:

Total 1000000 records, 22000000 bytes | Transform 100000 records(in), 10000 records(out) | Speed 2.10MB/s, 100000 records/s | Error 0 records, 0 bytes | Percentage 100.00%

注意,这里主要记录转换的输入输出,需要检测数据输入输出的记录数量变化。

涉及到最终作业的计量数据展现定义如下:

任务启动时刻                    : 2015-03-10 17:34:21
任务结束时刻                    : 2015-03-10 17:34:31
任务总计耗时                    :                 10s
任务平均流量                    :            2.10MB/s
记录写入速度                    :         100000rec/s
转换输入总数                    :             1000000
转换输出总数                    :             1000000
读出记录总数                    :             1000000
同步失败总数                    :                   0

注意,这里主要记录转换的输入输出,需要检测数据输入输出的记录数量变化。