本文主要总结了Datastage中Aggregator组件的处理经验和开发规范，包括开发流程、命名规则、数据处理方法以及对输入数据的要求。
在Datastage中，Aggregator组件用于进行数据聚合操作，例如求和、计数、平均等。在使用Aggregator时，有以下关键知识点：
1. 输入链接的排序：为了确保Aggregator正确处理数据，输入链接必须基于主键进行Hash排序。如果不满足这一条件，系统可能无法正确地分组和聚合数据，因此需要在前级阶段对数据进行排序。
2. 提高运行效率：通过在Option中设置Method为Sort，可以优化Aggregator的执行效率。这通常意味着Datastage会先对数据进行排序，然后进行聚合，有助于减少不必要的数据传输和处理时间。
3. Hash分区：在Datastage中，Hash分区策略确保具有相同键列值的所有记录位于同一分区并在同一节点上处理。这样可以有效地分布计算负载并加速处理过程。
4. 开发流程：文档提到了从开发环境到生产环境的一系列流程，包括使用DSExport.dsx进行提交和备份。这表明在Datastage项目中，有明确的版本控制和发布步骤。
5. 命名规则：在Datastage项目中，对作业（JOB）、文件、控件和落地文件有严格的命名规范。例如，存量作业以N开头，增量作业以I开头；CIF层文件以源文件名结尾，LDF层文件以目标文件名结尾，LOD层文件以目标表名结尾，并要求目标文件名和表名首字母大写。
6. 连线命名：连接线（LKXX）的命名应当避免重叠，且连线上的图标不得覆盖。
7. 表定义：强调了清晰的表定义的重要性，以避免因字段名不一致或数据类型不匹配导致的歧义和警告。例如，建议统一保单号的字段名，避免null和notnull定义的不一致。
8. EXF文件格式：在处理EXF文件时，需要注意分隔符的定义和列的导入。对于CIF层，数字和日期可以直接映射到目标，不必要的列可以忽略，CHAR型数据应转换为VARCHAR以适应不同长度，处理字符串时要注意Unix、Windows和Mac系统的行结束字符差异。
9. CIF层处理：对于CHAR型数据，由于源数据长度不固定，推荐使用VARCHAR来处理。处理包含回车和换行的字符串时，要考虑到不同操作系统之间的差异。
这些最佳实践和经验总结有助于提升Datastage项目开发的规范性和效率，减少错误，并确保数据处理的准确性和一致性。
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