在数据同步、传输过程中，存在用户对于数据传输进行特殊定制化的需求场景，包括裁剪列、转换列等工作，可以借助ETL的T过程实现(Transformer)。DataX包含了完整的E(Extract)、T(Transformer)、L(Load)支持。
- dx_substr
- 参数：3个
- 第一个参数：字段编号，对应record中第几个字段。
- 第二个参数：字段值的开始位置。
- 第三个参数：目标字段长度。
- 返回： 从字符串的指定位置（包含）截取指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。如果字段为空值，直接返回（即不参与本transformer）
- 举例：
dx_substr(1,"2","5") column 1的value为“dataxTest”=>"taxTe"
dx_substr(1,"5","10") column 1的value为“dataxTest”=>"Test"
- dx_pad
- 参数：4个
- 第一个参数：字段编号，对应record中第几个字段。
- 第二个参数："l","r", 指示是在头进行pad，还是尾进行pad。
- 第三个参数：目标字段长度。
- 第四个参数：需要pad的字符。
- 返回： 如果源字符串长度小于目标字段长度，按照位置添加pad字符后返回。如果长于，直接截断（都截右边）。如果字段为空值，转换为空字符串进行pad，即最后的字符串全是需要pad的字符
- 举例：
dx_pad(1,"l","4","A"), 如果column 1 的值为 xyz=> Axyz， 值为 xyzzzzz => xyzz
dx_pad(1,"r","4","A"), 如果column 1 的值为 xyz=> xyzA， 值为 xyzzzzz => xyzz
- dx_replace
- 参数：4个
- 第一个参数：字段编号，对应record中第几个字段。
- 第二个参数：字段值的开始位置。
- 第三个参数：需要替换的字段长度。
- 第四个参数：需要替换的字符串。
- 返回： 从字符串的指定位置（包含）替换指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。如果字段为空值，直接返回（即不参与本transformer）
- 举例：
dx_replace(1,"2","4","****") column 1的value为“dataxTest”=>"da****est"
dx_replace(1,"5","10","****") column 1的value为“dataxTest”=>"datax****"
- dx_filter （关联filter暂不支持，即多个字段的联合判断，函参太过复杂，用户难以使用。）
- 参数：
- 第一个参数：字段编号，对应record中第几个字段。
- 第二个参数：运算符，支持以下运算符：like, not like, >, =, <, >=, !=, <=
- 第三个参数：正则表达式（java正则表达式）、值。
- 返回：
- 如果匹配正则表达式，返回Null，表示过滤该行。不匹配表达式时，表示保留该行。（注意是该行）。对于>=<都是对字段直接compare的结果.
- like ， not like是将字段转换成String，然后和目标正则表达式进行全匹配。
-
, =, <, >=, !=, <= 对于DoubleColumn比较double值，对于LongColumn和DateColumn比较long值，其他StringColumn，BooleanColumn以及ByteColumn均比较的是StringColumn值。
- 如果目标colunn为空（null），对于 = null的过滤条件，将满足条件，被过滤。！=null的过滤条件，null不满足过滤条件，不被过滤。 like，字段为null不满足条件，不被过滤，和not like，字段为null满足条件，被过滤。
- 举例：
dx_filter(1,"like","dataTest")
dx_filter(1,">=","10")
- dx_digest
- 参数：3个
- 第一个参数：字段编号，对应record中第几个字段。
- 第二个参数：hash类型，md5、sha1
- 第三个参数：hash值大小写 toUpperCase（大写）、toLowerCase（小写）
- 返回： 返回指定类型的hashHex,如果字段为空，则转为空字符串，再返回对应hashHex
- 举例：
dx_digest(1,"md5","toUpperCase"), column 1的值为 xyzzzzz => 9CDFFC4FA4E45A99DB8BBCD762ACFFA2
- dx_groovy
- 参数。
- 第一个参数： groovy code
- 第二个参数（列表或者为空）：extraPackage
- 备注：
- dx_groovy只能调用一次。不能多次调用。
- groovy code中支持java.lang, java.util的包，可直接引用的对象有record，以及element下的各种column（BoolColumn.class,BytesColumn.class,DateColumn.class,DoubleColumn.class,LongColumn.class,StringColumn.class）。不支持其他包，如果用户有需要用到其他包，可设置extraPackage，注意extraPackage不支持第三方jar包。
- groovy code中，返回更新过的Record（比如record.setColumn(columnIndex, new StringColumn(newValue));），或者null。返回null表示过滤此行。
- 用户可以直接调用静态的Util方式（GroovyTransformerStaticUtil），目前GroovyTransformerStaticUtil的方法列表：
- md5(String):String
- sha1(String):String
- 举例:
groovy 实现的subStr:
String code = "Column column = record.getColumn(1);\n" +
" String oriValue = column.asString();\n" +
" String newValue = oriValue.substring(0, 3);\n" +
" record.setColumn(1, new StringColumn(newValue));\n" +
" return record;";
dx_groovy(record);
groovy 实现的Replace
String code2 = "Column column = record.getColumn(1);\n" +
" String oriValue = column.asString();\n" +
" String newValue = \"****\" + oriValue.substring(3, oriValue.length());\n" +
" record.setColumn(1, new StringColumn(newValue));\n" +
" return record;";
groovy 实现的Pad
String code3 = "Column column = record.getColumn(1);\n" +
" String oriValue = column.asString();\n" +
" String padString = \"12345\";\n" +
" String finalPad = \"\";\n" +
" int NeedLength = 8 - oriValue.length();\n" +
" while (NeedLength > 0) {\n" +
"\n" +
" if (NeedLength >= padString.length()) {\n" +
" finalPad += padString;\n" +
" NeedLength -= padString.length();\n" +
" } else {\n" +
" finalPad += padString.substring(0, NeedLength);\n" +
" NeedLength = 0;\n" +
" }\n" +
" }\n" +
" String newValue= finalPad + oriValue;\n" +
" record.setColumn(1, new StringColumn(newValue));\n" +
" return record;";
- 本例中，配置4个UDF。
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 1
},
"errorLimit": {
"record": 0
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column": [
{
"value": "DataX",
"type": "string"
},
{
"value": 1724154616370,
"type": "long"
},
{
"value": "2024-01-01 00:00:00",
"type": "date"
},
{
"value": true,
"type": "bool"
},
{
"value": "TestRawData",
"type": "bytes"
}
],
"sliceRecordCount": 100
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"print": false,
"encoding": "UTF-8"
}
},
"transformer": [
{
"name": "dx_substr",
"parameter": {
"columnIndex": 5,
"paras": [
"1",
"3"
]
}
},
{
"name": "dx_replace",
"parameter": {
"columnIndex": 4,
"paras": [
"3",
"4",
"****"
]
}
},
{
"name": "dx_digest",
"parameter": {
"columnIndex": 3,
"paras": [
"md5",
"toLowerCase"
]
}
},
{
"name": "dx_groovy",
"parameter": {
"code": "//groovy code//",
"extraPackage": [
"import somePackage1;",
"import somePackage2;"
]
}
}
]
}
]
}
}
Transform过程涉及到数据的转换，可能造成数据的增加或减少，因此更加需要精确度量，包括：
- Transform的入参Record条数、字节数。
- Transform的出参Record条数、字节数。
- Transform的脏数据Record条数、字节数。
- 如果是多个Transform，某一个发生脏数据，将不会再进行后面的transform，直接统计为脏数据。
- 目前只提供了所有Transform的计量（成功，失败，过滤的count，以及transform的消耗时间）。
涉及到运行过程的计量数据展现定义如下：
Total 1000000 records, 22000000 bytes | Transform 100000 records(in), 10000 records(out) | Speed 2.10MB/s, 100000 records/s | Error 0 records, 0 bytes | Percentage 100.00%
注意，这里主要记录转换的输入输出，需要检测数据输入输出的记录数量变化。
涉及到最终作业的计量数据展现定义如下：
任务启动时刻 : 2015-03-10 17:34:21
任务结束时刻 : 2015-03-10 17:34:31
任务总计耗时 : 10s
任务平均流量 : 2.10MB/s
记录写入速度 : 100000rec/s
转换输入总数 : 1000000
转换输出总数 : 1000000
读出记录总数 : 1000000
同步失败总数 : 0
注意，这里主要记录转换的输入输出，需要检测数据输入输出的记录数量变化。