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¶
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 => xyzzdx_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****estdx_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. like，not 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。