DataStage开发规范与表定义的重要性
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更新于2024-08-16
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本文主要探讨了在DataStage中进行ETL(抽取、转换、加载)过程中表定义的重要性,并基于DS(DataStage)的经验进行了总结。在DataStage开发中,明确的表定义有助于避免歧义和错误,提高数据处理的效率和准确性。
首先,表定义对于字段名称的一致性至关重要。在描述中提到,例如保单号字段,可能存在多种不同的命名方式,如polno, plc_no, policyno等,这会导致理解上的混乱和潜在的数据处理错误。为了确保数据流动的清晰性和一致性,应制定统一的字段命名规范,消除歧义。
其次,null值与not null的处理也需要注意。当输出文件的定义与输入文件定义不一致时,可能会产生大量的警告信息,影响到ETL过程的正常进行。因此,对于null值的处理必须在设计阶段就明确,确保所有字段的null策略一致,减少数据质量问题。
在DataStage的具体开发实践中,有以下几点经验:
1. **开发流程**:包括开发环境、测试环境和生产环境的设置,以及使用DSExport.dsx进行工作流的提交和备份。
2. **命名规则**:对JOB、控制文件和落地文件的命名有明确的规定,如存量以N开头,增量以I开头,CIF层以源文件名结尾,LDF层以目标文件名结尾,LOD层以目标表名结尾,目标文件名和表名首字母大写等。
3. **连线命名**:使用LKXX作为连接线的命名,并确保图标不发生重叠,以保持工作区的整洁和易于理解。
4. **数据处理方法**:在CIF层,数字型和日期型可以直接映射到目标,不必要的列则不进行映射。对于CHAR型,考虑到长度不一致,可以使用VARCHAR型代替。处理字符串列时,需要注意Unix、Windows和Mac系统的行结束符差异。
5. **EXF文件格式**:定义分隔符并从Tabledefine导入列,确保数据导入的准确。对于包含回车和换行的字符串,需要根据系统特性进行适当的处理,以正确解析和处理数据。
通过这些规范和经验,DataStage开发者能够更好地管理和优化ETL过程,确保数据质量,减少错误,提升整个数据处理流程的效率。在实际工作中,应严格执行这些规则,以避免可能导致的数据不一致和系统不稳定问题。
2024-12-21 上传
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深井冰323
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