kettle 数据校验 正则表达式

kettle数据校验正则表达式的具体内容取决于你想要校验的数据类型和规则。以下是几个常见的数据校验正则表达式示例：

1. 非法字符验证：
正则表达式：[^<>/&|']
描述：匹配非法字符如<, >, &, /, ', |。

2. 日期验证：
正则表达式：^(((19){1}|(20){1})\d{2}|\d{2})[01]{1}\d{1}[0-3]{1}\d{1}$
描述：匹配形式如20030718、030718的日期，范围为1900-2099。

3. 中文字符验证：
正则表达式：[\u4e00-\u9fa5]
描述：匹配中文字符。

请根据你具体的数据校验需求，选择合适的正则表达式进行使用。如果你有其他

相关问题

部分记录电子邮箱格式不正确（例如没有@），部分手机号码位数错误怎么用kettle修正错误数据

在Kettle（Pentaho Data Integration，以前称为 kettle）中，处理这类包含格式错误的数据通常需要使用转换步骤（Transformation Steps）和一些数据清洗技巧。对于电子邮箱和手机号码的验证，你可以使用内置的字符串函数或者自定义转换脚本。

1. **使用内置函数**：
- **正则表达式检查**：在Kettle的文本字段转换（Text File Input、CSV Reader等）后接上`Regexp Extractor`或`Regexp Replace`，设置适当的正则表达式来匹配有效的电子邮件地址和电话号码格式。比如，检查是否包含`@`和正确的位数。

   ^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$

对于手机号码，可以查找国家码后的固定格式，如中国的11位数字。

2. **自定义转换脚本**：
如果内置函数无法满足特定需求，可以编写JavaScript或其他支持的语言（如Python）作为转换步骤的脚本。在`Scripting Executor`或`Shell Row Generator`中，可以实现更复杂的规则和错误处理逻辑。

3. **错误标记或过滤**：
完成检查后，对不符合格式的数据使用`Select Values`或`Reject Rows`步骤，将它们标记为无效或直接丢弃。

4. **更新原数据文件**：
最后，如果允许修改原始文件，可以选择将校验通过的记录导出回源文件；若不允许，保留校验结果供后续处理或报告。