DataStage Aggregator处理与开发经验总结

在DataStage的学习资料中，关于Aggregator的处理部分，关键知识点包括： 1. **输入链接要求**：Input Link必须按照主键进行Hash排序，这是为了确保数据的正确分发和处理效率。如果不满足这个条件，可能需要在数据进入Aggregator之前进行预处理，使用Sort方法来优化。 2. **Hash分区**：Hash partitioning是一种策略，它将具有相同键值的数据行分配到同一个分区，这样可以在同一节点上进行处理，提高了并行性和性能。 3. **开发流程与规范**：文档强调了DS项目开发的标准化流程，包括从开发环境设置、测试环境配置到生产环境部署的一系列步骤。此外，还有详细的命名规则，如存量和增量文件的标识、CIF（Column Information File）、LDF（Load Data File）和LOD（Logical Data Object）文件的命名，以及控件和连线的命名规范。 4. **表定义的重要性**：明确字段名的定义，避免因使用不同名称导致的歧义。同时，确保null值和notnull值的一致性，减少输出文件定义与输入文件定义时的警告信息。 5. **EXF文件格式**：介绍了EXF（External File Format）文件的分隔符定义，以及如何从Tabledefine导入列。对于不同类型的数据，如数字和日期，可以直接映射到目标字段，而对于CHAR型数据，由于长度不统一，推荐使用VARCHAR类型处理，并根据不同列的位置使用特定的索引。 6. **CIF层处理技巧**：针对不同类型的数据提供了具体的处理方法，如数字和日期可以直接赋值，不需要的列可以忽略，CHAR型数据使用VARCHAR以适应长度变化，字符串列处理时注意去除前后空格。 7. **换行符处理**：在不同操作系统环境下，处理回车和换行符的方式各异，需要考虑跨平台兼容性问题，确保数据解析的正确性。 这些知识点涵盖了Aggregator在DataStage中使用的最佳实践，包括数据组织、命名规则和处理细节，有助于提高开发效率和数据一致性。