DataStage多进程处理与开发规范总结

"这篇文档总结了在DataStage中进行多进程处理的经验，涵盖了开发流程、规范和技巧。主要内容包括Parallel Job的配置、命名规则、数据流管理、表定义的注意事项以及CIF层的处理方法。" 在DataStage中，多进程处理是一个关键的概念，它允许并行执行Job以提高数据处理的效率。对于标题提到的"Parallel Job"，在实际操作中，我们需要在Job的参数设置中勾选"Allow Multiple Instance"选项，这样Job就能在多个进程中运行，充分利用服务器资源。 开发流程通常包括开发、测试和生产环境的切换。在开发环境，开发人员创建和调试Job；在测试环境，这些Job会进行验证和性能测试；最后，经过验证的Job会在生产环境中部署，处理实际的数据。 开发规范涉及到Job的命名规则，如存量Job以"N"开头，增量Job以"I"开头。在CIF（Control Information File）层，源文件名去掉'Exp_'，并以'.ds'为扩展名；LDF（Local Data File）层则使用大写目标表名和'.ds'扩展名，而Reject文件扩展名为'.rej'。连线的命名应为"LKXX"形式，避免重叠，同时连线上的图标需清晰。 在处理数据流向时，注意字段定义的一致性，避免使用不同的字段名造成歧义。例如，保单号应统一为polno、plc_no或policyno等。此外，输入输出文件的null与notnull一致性很重要，防止产生警告信息。 EXF文件格式的处理，尤其是分隔符定义，需要根据数据源的实际情况进行设定。对于CIF层，数字型和日期型字段可以直接映射到目标，不必要的列可以忽略。对于CHAR型数据，由于长度可能不一致，推荐使用VARCHAR类型来处理。处理字符串时，需要考虑不同操作系统中换行符的区别，如Unix系统的"\n"、Windows系统的"\n\r"和Mac系统的换行方式。 在CIF层处理中，遇到回车和换行字符，可能需要进行特殊处理，例如通过使用col[1,len(col)-1]来截取字符串，去除多余的回车和换行符，确保数据的正确导入。 DataStage的多进程处理涉及到多个层面的细节，包括Job配置、文件格式、数据类型转换和异常处理，每个环节都需要严谨的规范和实践经验来保证数据处理的准确性和效率。