DataStage_Transformer常用函数
DATASTAGE日常运维手册
DATASTAGE日常运维手册项目名称：DATASTAGE运维编制时间：2015年 11月修改记录本文档中所包含的信息，如无中国建设银行的书面许可，任何人都无权复制或利用。
©Copyright 2011 by China Construction Bank第1章 Datastage介绍1.1产品概述DataStage企业版是Ascential Software公司所有企业整合系列产品中关键产品。
企业版支持大容量数据的收集、整合和转换，数据从简单结构到很复杂的结构。
基于高可扩展性的软件架购，企业版使得企业能够通过高性能来解决大部分业务问题，并行处理大容量数据。
强大的企业元数据管理能力使得可以在数据整合生命周期中在所有工具中共享和使用工具。
DataStage企业版发布了四个核心功能来成功实施企业数据整合：1)先进的开发和简单化的维护；2)企业级别的开发、监测和管理；3)在吞吐量和性能方面提供了无限制的高扩展的体系架构；4)端对端的企业级元数据管理。
DataStage企业版提供了全面的功能去最优化用户在建立、升级和管理数据整合架构时的速度、灵活性和效率。
DataStage企业版增强的功能减少了学习的周期、简单化了管理和优化了开发资源的使用，减少了数据整合应用的开发和维护周期。
结果，DataStage企业版使得企业能够花更少的时间开发他们的整合应用，更多的时间是不断的从中受益。
1.2基础架构1.3客户档介绍用户通过各个客户端工具访问DataStage企业版的开发、配置和维护功能。
这些工具包括：Designer：用来建立和编辑DataStage作业和表的定义。
Designer中的“Job Sequencer”控制作业的执行，其他作业成功完成（或失败，等）的条件。
Administrator：用来执行管理任务，如建立DataStage用户、建立和删除工程并且建立清洗标准。
Manager：用来编辑管理用户工程的DataStage资料库。
datastage使用说明
用DataStage进行数据整合DataStage 的开发环境是基于C/S 模式的，通过DataStage Client 连接到DataStage Server 上进行开发。
这里有一点需要注意，DataStage Client 只能安装在Windows 平台上面。
而DataStage Server 则支持多种平台，比如Windows、Redhat Linux、AIX、HP-UNIX。
DataStage Client 有四种客户端工具。
分别是DataStage Administrator、DataStage Designer、DataStage Manager、DataStage Director。
接下来首先介绍这几种客户端工具在DataStage 架构中所处的位置以及它们如何协同工作来开发ETL Job 的，接着再分别详细介绍每个工具的功能。
图1 描述了IBM WebSphere DataStage 的整个系统架构。
DataStage 的客户端工具连接到DataStage Server 上进行ETL Job 的开发，DataStage Server 再与后台的数据库连接起来进行数据处理。
DataStage 的客户端工具之间的是一个相互合作的关系。
下面通过介绍ETL Job的开发过程来介绍他们之间的这种关系。
ETL Job开发流程1．用DataStage Administrator 新建一个项目；2．用DataStage Designer 连接到这个新建的项目上进行ETL Job的设计；3．用DataStage Director 对设计好的ETL Job设置运行的模式，比如多长时间运行一次ETL Job；4．用DataStage Manager 进行ETL Job的备份等。
图1：IBM WebSphere DataStage 架构图DataStage AdministratorDataStage Administrator 的主要功能有以下几个：1．设置客户端和服务器连接的最大时间。
DataStage常用函数大全
DataStage常⽤函数⼤全DataStage常⽤函数⼤全DATASTAGE常⽤函数⼤全 (1)⼀、类型转换函数 (4)1.Char (4)2.DateToString (4)3.DateToDecimal (4)4.DecimalToDate (5)5.DecimalToDecimal (6)6.DecimalToDFloat (6)7.DecimalToString (7)8.DecimalToTime (8)9.DecimalToTimestamp (8)10.DFloatToDecimal (9)11.DfloatToStringNoExp (10)12.IsValidDate (10)13.IsValidTime (11)14.IsValidTimestamp (11)15.RawNumAt (11)16.RawToString (12)17.Seq (12)18.SeqAt (12)19.StringToDate (12)20.StringToDecimal (13)21.StringToRaw (13)22.StringToTime (13)23.StringToTimestamp (14)24.StringToUstring (14)25.TimestampToDate (14)26.TimestampToDecimal (14)27.TimestampToString (15)28.TimestampToTime (16)29.TimeToString (16)30.TimeToDecimal (16)/doc/5f04fb6b10661ed9ad51f38d.html tringToString (17)⼆、字符串函数 (17)32.AlNum (17)33.Alpha (17)/doc/5f04fb6b10661ed9ad51f38d.html pare (18)/doc/5f04fb6b10661ed9ad51f38d.html pareNoCase (18) /doc/5f04fb6b10661ed9ad51f38d.html pareNum (18)/doc/5f04fb6b10661ed9ad51f38d.html pareNumNoCase (19)39.Convert (19)40.Count (19)41.Dcount (19)42.DownCase (20)43.DQuote (20)44.Field (20)45.Index (20)46.Left (21)47.Len (21)48.Num (21)49.PadString (21)50.Right (21)51.Soundex (22)52.Space (22)53.SQuote (22)54.Str (22)55.StripWhiteSpace (23)56.Trim (23)57.TrimB (24)58.TrimF (24)59.TrimLeadingTrailing (24)60.UpCase (24)三、数字函数 (25)61.AsDouble (25)62.AsFloat (25)63.AsInteger (25)64.MantissaFromDecimal (26)65.MantissaFromDFloat (26)四、⽇期和时间函数 (26)66.CurrentDate (26)67.CurrentTime (27)68.CurrentTimeMS (27)69.CurrentTimestamp (27)70.CurrentTimestampMS (27)71.DateFromDaysSince (27)72.DateFromComponents (28)73.DateFromJulianDay (28)74.DateOffsetByComponents (28)76.DaysInMonth (29)77.DaysInYear (29)78.DateOffsetByDays (30)79.HoursFromTime (30)80.JulianDayFromDate (30)81.MicroSecondsFromTime (30)82.MidnightSecondsFromTime (31)83.MinutesFromTime (31)84.MonthDayFromDate (31)85.MonthFromDate (31)86.NextWeekdayFromDate (32)87.NthWeekdayFromDate (32)88.PreviousWeekdayFromDate (32)89.SecondsFromTime (32)90.SecondsSinceFromTimestamp (33)91.TimeDate (33)92.TimeFromComponents (33)93.TimeFromMidnightSeconds (33)94.TimeOffsetByComponents (34)95.TimeOffsetBySeconds (34)96.TimestampFromDateTime (34)97.TimestampFromSecondsSince (34)98.TimestampFromTimet (35)99.TimestampOffsetByComponents (35) 100.TimestampOffsetBySeconds (35)101.TimetFromTimestamp (36)102.WeekdayFromDate (36)103.YeardayFromDate (36)104.YearFromDate (36)105.YearweekFromDate (37)五、Null处理函数 (37)106.IsNotNull (37)107.IsNull (37)108.NullToEmpty (38)109.NullToZero (38)110.NullToValue (38)111.SetNull (38)⼀、类型转换函数类型转换函数⽤于更改参数的类型。
DATASTAGE使用实用指南
DATESTAGE 使用实用指南1.DataStage官方文档学习笔记1.1通过右键添加link鼠标右键点击起始stage，按住右键移动鼠标到目标stage。
还有一种方法就是把鼠标放在起始stage的边缘等到变为一个小圆圈里面有一个叉的时候拖动鼠标到目标stage。
1.2DataStage中默认和隐式类型转换时注意的问题当从源向目标映射数据时，如果类型不一致，对于有些类型我们需要在modify或transfomer stage中通过函数进行转换，对于有些系统会自动完成类型转换，在类型转换过程中，注意以下几点：1 在变长到固定长度字符串的默认转换中，parallel jobs用null（ASCII 0）字符来填充剩余长度。
联系到前面做的一个parallel job，当目标是变长时（当时源也是变长，但是好像源的精度要小些），但是字符串实际的长度没有指定的变长那么长的话，系统会自动用空格（ASCII 20）来填充（具体在哪个stage 填充的不知），而且环境变量APT_STRING_PADCHAR的默认值也是空格（ASCII 20）。
2 通过环境变量APT_STRING_PADCHAR可以改变默认的填充字符null（ASCII 0）。
注：联系上面两点，感觉文档讲的与实际不符，难道我们项目的administrator改变了该环境变量的默认值？3 有个PadString 函数可以用来用指定的字符来填充一个变长的字符串到指定的长度。
这个函数的参数不能使固定长度字符串，如果是固定长度的先转化为变长。
1.3Copy Stage作为占位符在job开发中，当你暂时不知道该使用哪个stage时，可以使用copy stage作为占位符，注意不要把Force 属性设为True，在不把Force设为True时，复制将在运行时进行优化。
使用Schema file来指定meta data1 可以通过列定义和schema file两种方式来指定meta data，值得注意的一点是Note that, if you usea schema file, you should ensure that runtime column propagation is turned on. Otherwise the column definitions specified in the stage editor will always override any schema file.即，如果想通过schema file来指定meta data，必须勾上runtime column propagation，否则总是使用列定义来作为meta data。
transformer的详细用法
浅析Transformer Stage 在DataStage 作业中的用法及功能实现本文通过实例让使用者能够更详细的了解Transformer Stage 组件在DataStage job 开发中的作用，灵活掌握特定性能的开发技巧。
作为DataStage job 中最为重要的组件，优化并且在使用过程中更好的运用其替代组件，使之性能发挥最优，为本文之期待。
0评论：冯轶, 软件开发工程师, IBM程国强, 高级软件开发工程师, IBM2013 年10 月24 日内容产品背景介绍IBM InfoSphere DataStage 是业界主流的ETL(Extract, Transform, Load) 工具，它使用了Client-Server 架构，在服务器端存储所有的项目和元数据，并支持在多重数据结构中对大量数据进行收集、整合和转换。
客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用户在Designer 中对DataStage Job 的进行设计和开发。
DataStage 中提供了多个过程处理Stage 来满足ETL 的需要，然而Transformer Stage 在这些Stage 中用途和使用方法最为广泛，本文将对Transformer Stage 在ETL 过程中的用法及实现的功能做出详尽描述。
本文中涉及到IBM InfoSphere DataStage 为IBM Information Server 8.0.1 版本。
Transformer Stage 组件介绍Transformer Stage 在DataStage 中是一个重要的，功能强大的组件，在ETL 过程中，它承担“T”( 即数据的转化) 的责任。
在Transformer Stage 中可以指定数据的来源和目的地，匹配对应输入字段和输出字段，并指定转换规则和约束条件。
图 1. Transformer Stage 运用在DataStage job 中的运用图 2. Transformer Stage 列映射与字段表达式图 3. 字段转换表达式图 4. 字段转换前后对比图 5. 字段转换表达式图 6. 字段转换前后对比1.3 其他类型的转换DataStage 提供了丰富的字段转换的函数，下图为字段转换函数列表。
Datastage介绍及示例
Datastage介绍及示例1 Datastage 简介Datastage包含四大部件：Administrator、Manager、Designer、Director。
1．用DataStage Administrator 新建或者删除项目，设置项目的公共属性，比如权限。
2．用DataStage Designer 连接到指定的项目上进行Job的设计；3．用DataStage Director 负责job的运行，监控等。
例如设置设计好的job的调度时间。
4．用DataStage Manager 进行Job的备份等job的管理工作。
2 设计一个JOB示例2.1 环境准备目标：将源表中数据调度到目标表中去。
1 数据库：posuser/posuser@WHORADB , ip: 192.168.100.882 源表：a_test_from3 目标表：a_test_to两者表结构一样，代码参考：create table A_TEST_FROM(ID INTEGER not null,CR_SHOP_NO CHAR(15),SHOP_NAME VARCHAR2(80),SHOP_TEL CHAR(20),YEAR_INCOME NUMBER(16,2),SHOP_CLOSE_DATE DATE,SHOP_OPEN_DATE DATE)；alter table A_TEST_FROMadd constraint TEST primary key (ID)；4. 示例数据：insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE)values (24402, '105420580990038', '宜昌市云集门诊部', '82714596 ', 1000, to_date('01-05-2008', 'dd-mm-yyyy'), to_date('01-06-2008', 'dd-mm-yyyy'));insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE)values (24403, '105420559982198', '于志良', '82714596 ', 2000, to_date('02-05-2008', 'dd-mm-yyyy'), to_date('02-06-2008', 'dd-mm-yyyy'));insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE)values (24404, '105420556410012', '阳光儿童广场', '82714596 ', 3000, to_date('03-05-2008', 'dd-mm-yyyy'), to_date('03-06-2008', 'dd-mm-yyyy'));insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE)values (24405, '105420580620033', '秭归县医疗中心', '82714596 ', 4000, to_date('04-05-2008', 'dd-mm-yyyy'), to_date('04-06-2008', 'dd-mm-yyyy'));insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE)values (24406, '105420559120063', '同德医药零售北门连锁店', '82714596 ', 5000, to_date('05-05-2008', 'dd-mm-yyyy'), to_date('05-06-2008', 'dd-mm-yyyy'));2.2 打开Designer任务：打开datastage designer，连接datastage服务器1．双击桌面datastage designer图标。
datastage入门教程
DATASTAGE总结一、安装datastageA、安装服务端安装虚拟机(注册码在文件中)---解压datastage安装包redhat3__Datastage----点击解压文件中Red Hat Enterprise Linux 3---安装---在虚拟机启动---查看虚拟机IP地址，在dos窗口验证是否可以连接---打开secureCRT，连接虚拟机---进入/app/oracle/product/10.2/network/admin/tnsnames.ora中---按E键，再按i 进入编辑状态---将IP地址设为本机Ip地址，数据库实例名自己设置---按ESC、W、Q、：键退出---完成B、安装客户端解压datastage客户端安装包Datastageclient---点击解压文件datastage7.5.3\datastage client---安装---注册码在datastage7.5.1下载地址及license中----完成二、DATASTAGE主键1、transforme r（oracle----transformer---file）数据源oracle设置properties\source\readmethod=auto-generated sqlproperties\source\table=要导入的表名点击connection，出现remote server=数据库实例名，user=Scott，password=tigerColumns下将length设置合适---load---oracleI9--选定导入的表名---ok注意：若不知道导入表的格式Columns下将length设置合适---load---import---plug-in meda data definitions---oracleI9--ok---数据库实例名，用户名、密码---ok--选择Scott用户下---选表--- 导入Transformer设置：将需要显示的字段拖拽过去---ok目标文件file设置：properties下file--填入保存路径first line is columns name=trueFomat下点击record level 添加record delimiter 属性为UNIX newline点击field defaults 添加 null field value 属性为0 Quote=noneColumns下将length设置合适----ok以下主键数据源或目标文件为oracle/file的设置同上transformer的设置方法2、转存（file---transformer---file）Transformer设置：将需要显示的字段拖拽过去---ok3、导入（file---transformer---oracle）Transformer设置：将需要显示的字段拖拽过去---ok4、copy（file--copy--多file）：一个输入，多个输出Copy设置：stage当只有一个输入及一个输出时最好将Force设置为TrueOutput下将需要显示的字段拖拽过去---ok5、filter（file--filter---多file）：只有一个输入，可以有多个输出Filter设置：stage下properties\where clause=过滤条件--点击whereclause出现output link=slink值（在link orderingzhong看对应值） Output下将需要显示的字段拖拽过去---ok6、join（多oracle---join---file）：多表连接Join设置：stage下properties\join keys\key=关联字段，options\join type=连接类型（内、全、左、右连接）Output下将需要显示的字段拖拽过去---ok7、look up(多oracle---look up--file):数据的查询Look up设置：将关联字段连接，再将需要显示的字段拖拽过去8、merge(多file---merge---file):相同数据的合并Merge设置：stage下properties\merge keys\key=字段，sort order=排序Options下unmatched masters mode=保留/删除Output下将需要显示的字段拖拽过去---ok9、funnel（多file---funnel---file）：数据的合并Funnel设置：stage下properties\options\funnel type=选择合并方式Output下将需要显示的字段拖拽过去---ok10、aggregator(oracle---aggregator---file):数据的分类、汇总Aggregator设置：stage下properties\grouping keys\group=分组字段点击aggregations\aggregation type出现column for calculation=聚合字段及合方式，可以取最大值，最小值， Sum值，count值等多种聚合方式。
DataStage优化培训笔记
DataStage 优化培训笔记Sequential file1、注意 reject mode 的设置2、优化：（在文件定长的前提下）number of readers per node 设定单节点的多个读取，根据实际情况设置多读个数read from multiple nodes 设定多节点的数据读取Change Capture Stage比较数据后会进行排序，如果之前的数据已经做了排序，则需要改变排序属性。
注意 before和after的设置，不要设反。
Copy Stage在内存中操作的组件，建议 1 进多出用copy组件Tansformer Stage是内嵌的程序，一旦作业执行到此stage程序会暂停进程，外部调用so 的程序，Transformer 组件中包含的函数，可以自己编写函数进行嵌入（通过routine实现）filter 不能用于复杂的判断， copy 不能增加赋默认值的字段 ..Sort Stage尽量不用，属于滞留组件，要等数据齐全后再能进行sort 操作LookUp 和 Join 的区别需要注意join 一定要进行排序再进行处理（效率较低），LookUp 是流水线实现（超过 800M不能用此 stage）Data Set StageStage 自动设置数据为定长，实现多值读取，可以通过drop on input来限制输入数据。
生产环境优化：关注 CPU(并发路数 , 逻辑节点数 , 物理作业数 ), 内存 ,I/O 交互1、在 Oracle Enterprise 中使用 select 语句时，提取尽量少的字段数据2、在使用 LookUp Stage 时，如果数据从Oralce 出来的，在 LookUp table （参照表中）可以设置 Lookup type ＝ sparse(此方式是数据不提取到内存，直接在表中进行操作)3、在 Oracle Enterprise 中设置 Partition table=" 需要查询的表名" 可以实现多进程读取数据4、在文件系统中，为平衡节点负载，建议数据的输入和输出放在不同的磁盘上（可通过节点进行设置，如Sequential_File 中设置 FILE的路径）5、尽量少用repartition （ sort stage 、 join stage 等组件需要对数据进行repartition ）6、要保证有足够的scratch 空间，当此空间满了之后，系统会把数据转移到tmp 空间，效率变低7、网络瓶颈会影响作业效率（局域网通讯，Node 之间的通讯问题）8、在 MAIN 机器上，设置是否关闭jobmonitor 进程（ pools""为默认节点，需要进行节点运行，如果对””进行赋值，则不作为默认节点，不做运行。
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传入一个参数和他的匹配类型，如果匹配就输出。不匹配则为空
"date", "decimal",
"dfloat", "sfloat", "int8", "uint8","int16", "uint16", "int32","uint32", "int64", "uint64", "raw","string", "time", "timestamp"."ustring"
TimeDate()
获取系统时间以时间，日，月，年显示
14:07:50 06 Aug 2008
TimeFromMidnightSeconds
TimeFromMidnightSeconds('120')
传入秒数获得以计算秒为时间单位的时间
00:02:00
TimestampFromDateTime
TimestampFromDateTime('2008-09-01','07:30:41')
返回一个微妙数
0
MinutesFromTime
MinutesFromTime('14:24:45')
返回一个分钟数
24
MonthDayFromDate
MonthDayFromDate("2008-08-13")
返回当月的第几天
13
DateFromDaysSince
DateFromDaysSince('13',"2008-08-12")
AAAAAAAAAAAAAAAAA
Space
Space(10 - Len('asdf'))
追加空格
‘ ‘
StripWhiteSpace
StripWhiteSpace('ab e q w e r')
将字符串中所有的空格去掉
abeqwer
Trim
Trim(' askd ')
Trim(' kk a b c ',' ')
传入的参数如果string类型返回1
1
Alpha
Alpha('String')
传入的参数为必须为string不能带有其他字符，如果有则为0
1
CompactWhiteSpace
CompactWhiteSpace('Str ing'):' ':CompactWhiteSpace('a bc d'):' ':CompactWhiteSpace('A B C D')
将所有小写转换为大写
ABCD
函数名称
测试用列
描述
测试结果
Char
Char(123)
将数字转化为对应的ASCII码
{
DateToString
DateToString('2008-08-01',"%yyyy-%mm-%dd")
将日期转化为字符
传入时间返回时间的秒数
44
SecondsSinceFromTimestamp
SecondsSinceFromTimestamp('2008-08-06 10:01:31','2008-08-19 09:12:31')
返回两个日期的比较后得出的秒数
-1.12026e+06 =
-1120260
TimeDate
获取系统当天日期时间
2008-08-05 17:52:31
HoursFromTime
HoursFromTime(’08:01:02’)
获取小时
8
JulianDayFromDate
JulianDayFromDate(‘2008-08-05’)
2454685
MicroSecondsFromTime
MicroSecondsFromTime(‘17:52:31’)
获取相同字符的合计
2
Dcount
Dcount('jxj','j')
获取相同字符的合计然后再加1
3
DownCase
DownCase('ACRM123ACrm123acRM')
将字符中的大写转化为小写
acrm123acrm123acrm
DQuote
DQuote('abcd':'mnb'):'123'
将两个字符串连接起来用双引包括
Trim(' kk a b c ',' ','A')
Trim(' kk a b c ',' ','L')
Trim(' kk a b c ',' ','B')
Trim(' kk a b c ',' ','R')
Trim(' kk a b c ',' ','F')
Trim(' kk a b c ',' ','E')
0
CompareNoCase
CompareNoCase('B','C'):' ':CompareNoCase('a','a')
比较两个字符串是否相等，相等为0，不相等为-1
-1
0
CompareNum
CompareNum('A','B',1):' ':CompareNum('B','B',1):' ':CompareNum('abc','cde',3):' ':CompareNum('abcd','a',4)
"abcdmnb"123
Field
Field('parallel','l',3)
将字符串中的字符串取出来
e
Index
Index('a;lkdfjioquejrlkjasopdifu','j',2)
索引字符串’j’直到发现第2个’j’的时候停止并返回长度
13
Left
Left('abcdefghijk',4)
TrimB
TrimB(' kkkk ')
去除右边的空格
kkkk
TrimF
TrimF(' kkkk ')
去除左边的空格
kkkk
TrimLeadingTrailing
TrimLeadingTrailing(' k k k k ')
去除左右两边空格删除第一和最后的空格
k k k k
UpCase
UpCase('abcd')
123
0000123．
Logicl
函数名称
测试用列
描述
测试结果
BitAnd
BitAnd(235,25)
11101011 ---235
00011001 ---25
00001001 --9
传入两个int型参数，将他们转化为二进制，通过“或”关系将最后参数返回,当为1与0比为0，1与1比为1
9
BitCompress
Trim(' kk a b c ',' ','D')
去除左右两边空格
去除多余的空格
去除全部的空格
去除左右的空格
去除左右两边
去左右两边和多余空格
去除左边空格
去除右边空格
去除多余的空格
askd
kk a b c
kkabc
kk a b c
kk a b c
kk a b c
kk a b c
kk a b c
kk a b c
从左边取4位字符串
abcd
Right
Right('abcdefghijk',4)
从右边取4位字符串
hijk
Len
Len('asdlkfjalsdf')
返回字符串的长度
12
Num
Num(1234)
如果是数字返回为1，非数字返回为0
1
PadString
PadString('abcd','acr',3)
第一个参数为输出参数，第二个为追加参数（只取字符串的第一位），第3个为追加几次
Transformer Stage：各个函数的意义：
Date$Time
函数名称
测试用列
描述
测试结果
CurrentDate
CurrentDate()
获取系统当天日期
2008-08-05
CurrentTime