DataStage简介
DataStage技术方案
DataStage技术介绍目录1.绪论错误!未指定书签。
1.1先进的开发和维护错误!未指定书签。
1.2完整的开发环境错误!未指定书签。
1.3企业级实施和管理错误!未指定书签。
1.4高扩展的体系架构错误!未指定书签。
2.附录B：DataStage企业版内嵌的扩展Stage错误!未指定书签。
3.附录C：扩展连接错误!未指定书签。
1.绪论DataStage企业版是AscentialSoftware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：先进的开发和维护；完整的开发环境；企业级实施和管理；高扩展的体系架构；端对端的企业级元数据管理。
1.1先进的开发和维护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。
DataStage企业版使用了Client-server架构，如下所示。
图一、DataState企业版Client-Server架构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“JobSequencer”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。
产品白皮书之一DataStage
DataStage企业版白皮书之一目录1.绪论.........................................................................................................1.1先进的开发和维护..............................................................................1.2完整的开发环境.................................................................................1.3企业级实施和管理..............................................................................1.4高扩展的体系架构..............................................................................1.5端对端的企业级元数据管理.................................................................2.附录A：DataStage企业版内嵌的扩展Stage................................................3.附录B：扩展连接......................................................................................4.1.绪论DataStage企业版是IBM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。
Datastager入门应用开发(详细示例)
Datastage应用开发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
简介DataStage 使用了Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。
Datastage 的可运行单元是Datastage Job ，用户在Designer 中对Datastage Job 的进行设计和开发。
Datastage 中的Job 分为Server Job, Parallel Job 和Mainframe Job ，其中Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的Job 为Server Job 和Parallel Job 。
本文将介绍如何使用Server Job 和Parallel Job 进行ETL 开发。
Server Job一个Job 就是一个Datastage 的可运行单元。
Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元-Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。
通过Server Job，可以实现以下功能。
1.定义数据如何抽取2.定义数据流程3.定义数据的集合4.定义数据的转换5.定义数据的约束条件6.定义数据的聚载7.定义数据的写入Parallel JobServer Job 简单而强大，适合快速开发ETL 流程。
Parallel Job 与Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。
Parallel Job 中包含更多的Stage 并用于不同的需求，每种Stage 使用上的限制也往往大于Server Job。
Sequence JobSequence Job 用于Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个Job 汇集在一起，并指定了Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。
数据源的连接DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用范围非常大，可连接的数据源包括：•文本文件•XML 文件•企业应用程序，比如SAP 、PeopleSoft 、Siebel 、Oracle Application•几乎所有的数据库系统，比如DB2 、Oracle 、SQL Server 、Sybase ASE/IQ 、Teradata 、Informix 以及可通过ODBC 连接的数据库等•Web Services•SAS 、WebSphere MQServer JobServer Job 中的Stage 综述Stage 是构成Datastage Job 的基本元素，在Server Job 中，Stage 可分为以下五种：1.General2.Database3.File4.Processing5.Real Time本节中将介绍如何使用Datastage 开发一个Server Job。
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。
datastage教程
1、【第一章】datastage简介与工作原理1、简介数据中心（数据仓库）中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能是不同硬件平台上，使用不同的操作系统，数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在不同的数据库中。
如何获取并向数据中心（数据仓库）加载这些数据量大、种类多的数据，已成为建立数据中心（数据仓库）所面临的一个关键问题。
针对目前系统的数据来源复杂，而且分析应用尚未成型的现状，专业的数据抽取、转换和装载工具DataStage是最好的选择。
Websphere DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据中心（数据仓库）目标数据库的集成工具。
DataStage 能够处理多种数据源的数据，包括主机系统的大型数据库、开放系统上的关系数据库和普通的文件系统等，以下列出它所能处理的主要数据源：大型主机系统数据库：IMS,DB2,ADABAS,VSAM 等开放系统的关系数据库：Informix,Oracle,Sybase,DB2,Microsoft SQL Server等ERP 系统：SAP/R3,PeopleSoft系统等，普通文件和复杂文件系统，FTP 文件系统，XML等IIS,Netscape,Apache等Web服务器系统Outlook等Email系统。
DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。
其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。
其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率。
DATASTAGE的介绍及基本操作
DATASTAGE的介绍及基本操作DataStage的基本操作包括设计和开发数据集成任务、管理数据集成任务的执行、监控任务的运行状态和性能等。
下面将分别介绍DataStage 的设计和开发、任务管理和监控等方面的基本操作。
1.设计和开发数据集成任务：- 创建项目：在DataStage中创建一个新的项目，并指定项目的名称和存储位置。
-创建作业流：在项目中创建一个新的作业流，并指定作业流的名称和描述。
-添加源和目标：将源数据和目标数据的连接器添加到作业流中，并配置其连接属性。
-设计转换：使用图形化工具将数据转换逻辑以节点的方式添加到作业流中。
可以使用预定义的转换函数、过滤器和聚合函数，并自定义转换规则。
-配置作业参数：为作业流设置参数，例如源数据的路径、目标数据的路径等。
-配置作业调度：定义作业流的调度规则，例如每日、每周或每月执行一次。
2.任务管理：- 启动任务：在DataStage的用户界面中选择要执行的作业流，并单击启动按钮来启动任务。
-监控任务状态：查看任务的运行状态，例如正在运行、已完成或已失败。
-管理调度：可以根据需要修改任务的调度规则，例如修改任务的执行时间或频率。
-管理依赖关系：设置任务之间的依赖关系，例如一个任务的输出作为另一个任务的输入，确保任务按照正确的顺序执行。
3.监控任务：- 实时监控：在DataStage的用户界面中查看任务的实时执行情况，包括输入/输出数据的数量、处理速度、错误记录等。
-查看日志：查看任务执行的详细日志，包括每个节点的执行情况、输入/输出数据的详细信息、转换规则的执行结果等。
-分析性能：分析任务的性能指标，例如任务的执行时间、内存使用情况、CPU利用率等，以优化任务的运行效率。
DataStage还提供了其他高级功能，例如数据质量检查、数据变化捕获和增量加载等。
此外，DataStage与其他数据集成工具和平台的集成也是可能的，例如与大数据处理框架Hadoop、数据仓库工具Teradata等的集成。
DataStage简介
DataStage简单介绍：一、DataStage的特性：DataStage是在构建数据仓库过程中进行数据清洗、数据转换的一套工具。
它的工作流程如下图所示：DataStage包括设计、开发、编译、运行及管理等整套工具。
通过运用DataStage 能够对来自一个或多个不同数据源中的数据进行析取、转换，再将结果装载到一个或多个目的库中。
通过DataStage的处理，最终用户可以得到分析和决策支持所需要的及时而准确的数据及相关信息。
DataStage支持不同种类的数据源和目的库，它既可以直接从Oracle、Sybase 等各种数据库中存取数据，也可以通过ODBC接口访问各种数据库，还支持Sequential file类型的数据源。
这一特性使得多个数据源与目标的连接变得非常简单，可以在单个任务中对多个甚至是无限个数据源和目标进行连接。
DataStage自带了超过300个的预定义库函数和转换，即便是非常复杂的数据转换也可以很轻松的完成。
它的图形化设计工具可以控制任务执行而无须任何脚本。
二、DataStage的架构：DataStage采用C/S模式工作，其结构如下：DatastageServerProjectManager Designer DirectorDataStage 支持多种平台，其Server 端可运行于以下平台：Windows 2000、Windows NT 、COMPAQ Tru64、HP-UX 、IBM AIX 、Sun Solaris ；Client 端支持以下平台：Win95、Win98、Winme 、Windows NT 、Windows 2000；三、功能介绍DataStage 的Server 端由Repository 、DataStage Server 及DataStage Package Installer 三部分组成，Client 端则由DataStage Manager 、DataStage Designer 、DataStage Driect 及DataStage Administrator 四部分组成。
DATASTAGE的介绍及基本操作
1、在‘General'页框中，设置Job监控的一些限制信息 和Director中的其他信息。
2、在‘Permission'页框中，设置并分配开发人员组的 权限 。
3、在‘Tracing' 页框中， 设置或取消服务端进行跟踪 。
? Designer提供一个数据流程的模式，轻松将设置和Job的设计有 机的组成。
? 使用Designer，可以： 1、指定数据如何抽取。
? 2、指定数据的转换规则和进行转换。
? 3、使用参考性质的LookUp到数据集市中编辑数据。
? a）例如，如果销售的记录集包括CustomerID，可以在 CustomerMaster表中使用LookUp查找到Customer的名称。
? 自定义的Routines和Transforms 也在DataStage 中 的Manager 里创建。
DataStage中的Designer
? DataStage中的Designer允许使用熟练地拖拽图标和连线的方式 来表示数据抽取、清洗、转换、整合和加载的过程，并将数据导 入数据仓库的表单之中。
? 问题二：
Datastage的Manager用来执行编译通过的Jobs。（Yes/No ）
答案二：
No， Datastage的Manager是用来管理元数据的，如表单结 构，内置和自定义Routines等的，使Datastage用来管理资 源存储的。
? 问题三： Datastage 的Director用来执行编译通过的 Jobs。（ Yes/No ） 答案三： Yes ，使用Director来对编译通过的 job进行验证或 者运行，也可以在 jobs运行过程中对其进行监控。
datastage入门教程
简介DataStage 使用了Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。
Datastage 的可运行单元是Datastage Job ，用户在Designer 中对Datastage Job 的进行设计和开发。
Datastage 中的Job 分为Server Job, Parallel Job 和Mainframe Job ，其中Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的Job 为Server Job 和Parallel Job 。
本文将介绍如何使用Server Job 和Parallel Job 进行ETL 开发。
Server Job一个Job 就是一个Datastage 的可运行单元。
Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元-Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。
通过Server Job，可以实现以下功能。
1.定义数据如何抽取2.定义数据流程3.定义数据的集合4.定义数据的转换5.定义数据的约束条件6.定义数据的聚载7.定义数据的写入Parallel JobServer Job 简单而强大，适合快速开发ETL 流程。
Parallel Job 与Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。
Parallel Job 中包含更多的Stage 并用于不同的需求，每种Stage 使用上的限制也往往大于Server Job。
Sequence JobSequence Job 用于Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个Job 汇集在一起，并指定了Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。
数据源的连接DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用范围非常大，可连接的数据源包括：∙文本文件∙XML 文件∙企业应用程序，比如SAP 、PeopleSoft 、Siebel 、Oracle Application∙几乎所有的数据库系统，比如DB2 、Oracle 、SQL Server 、Sybase ASE/IQ 、Teradata 、Informix 以及可通过ODBC 连接的数据库等∙Web Services∙SAS 、WebSphere MQServer JobServer Job 中的Stage 综述Stage 是构成Datastage Job 的基本元素，在Server Job 中，Stage 可分为以下五种：1.General2.Database3.File4.Processing5.Real Time本节中将介绍如何使用Datastage 开发一个Server Job。
DataStage V7.5 学习总结
一、DataStage简介Websphere DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据中心（数据仓库）目标数据库的集成工具。
DataStage能够处理多种数据源的数据，包括主机系统上的大型数据库、开放系统上的关系型数据库和普通的文件系统等。
常见的主要数据源有：➢大型主机系统的数据库：IMS、DB2、ADABAS、VSAM等。
➢开发系统的关系型数据库：Informix、Oracle、Sybase、DB2、Microsoft SQL Server 等。
➢ERP系统：SAP/R3、PeopleSoft等。
➢普通文件和复杂文件系统，FTP文件系统，XML等。
➢IIS、Netscape、Apache等Web服务器系统。
➢Outlook等Email系统。
DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。
其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。
其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率。
二、DataStage工作原理DataStage XEDataStage的设计是基于数据流的概念。
一个完整的数据流图（DataStage作业），从一个永久存储的数据源开始，并且执行一系列的增值转换和其他处理操作，最后加载数据到一个永久的存储。
数据集（Data Set）就是对通过数据流程的记录的收集。
一个数据集可以是屋里放置在磁盘上，也可以是虚拟放置在内存中。
数据在数据流中的Stage中移动使用的是虚拟的数据集，这样可以大大提高性能；分区（在后面介绍）是在Stage的属性中设置的。
Datastage产品开发使用指南
Datastage产品开发使用指南目录目录 (I)1. 引言 (1)2. 常用STAGE使用说明 (1)2.1.S EQUENTIAL F ILE S TAGE (1)2.2.A NNOTATION (4)2.3.C HANGE C APTURE S TAGE (5)2.4.C OPY S TAGE (7)2.5.F ILTER S TAGE (8)2.6.F UNNEL S TAGE (9)2.7.T ANSFORMER S TAGE (10)2.8.S ORT S TAGE (11)2.9.L OOK U P S TAGE (12)2.10.J OIN S TAGE (12)2.11.M ERGE S TAGE (14)2.12.M ODIFY S TAGE (15)2.13.D ATA S ET S TAGE (16)2.14.F ILE S ET S TAGE (17)2.15.L OOKUP F ILE S ET S TAGE (19)2.16.O RACLE E NTERPRISE S TAGE (21)2.17.A GGREGATOR S TAGE (22)2.18.R EMOVE D UPLICATES S TAGE (24)2.19.C OMPRESS S TAGE (25)2.20.E XPAND S TAGE (26)2.21.D IFFERENCE S TAGE (27)2.22.C OMPARE S TAGE (29)2.23.S WITCH S TAGE (30)2.24.C OLUMN I MPORT S TAGE (31)2.25.C OLUMN E XPORT S TAGE (33)3. DATASTAGE ADMINISTRATOR常用配置 (35)3.1.设置T IME O UT时间 (35)3.2.设置P ROJECT的属性 (36)3.3.更新D ATA S TAGE S ERVER的L ICENSE和本地C LIENT的L ICENSE (37)4. DATASTAGE MANAGER使用 (37)4.1.导入导出J OB及其它组件 (37)4.2.管理配置文件 (39)5. DATASTAGE DIRECTOR使用 (40)5.1.察看J OB的状态，运行已经编译好的J OB (40)5.2.将编译好的J OB加入计划任务 (43)5.3.监控J OB的运行情况 (44)1.引言DataStage EE的开发主要由DataStage Designer完成。
DataStage组件学习
DataStage 的基本逻辑处理单位是Job,每个Job由许多stage组成;由Stage 来完成;由Stage 来完成对数据的抽取,转换,加载等;Sequential File Stage: 适用于一般顺序文件,可识别文本文件。
Annotation : 功能特点一般用于注释,可利用其背景颜色在job中分颜色区分不同功能模块。
Change Capture Stage功能特点:Change Capture Stage 有两个输入Copy Stage: 功能说明: Copy Stage 可以有一个输入，多个输出。
它可以再输出是改变字段的顺序，但是不能改变字段类型。
当只有一个输入及一个输出时最好将Force 设置为True，这样可以在Designer里看到运行结束，否则将无法标识运行结束，但不会影响运行结果数据。
Filter Stage: 只有一个输入，可以有多个输出。
根据不同的筛选条件，可以将数据输出到不同的output link。
Funnel Stage : 将多个字段相同的数据文件合并为一个单独的文件输出合并策略说明Continuous Funnel : 从每一个input link中循环取一条记录Sort Funnel ：按照Key 值排序合并输出Sequence : 先第一个input link 的输出数据，输出完毕后再输出第二个input link 的数据，以此类推，直到结束Tansformer Stage: 一个功能强大的Stage 。
有一个input link，多个output link ，可以将字段进行转换，也可以通过条件来指定数据输出到哪个output link。
在开发过程中可以通过拖拽。
Constraint 及Derivation 的区别Constraint 通过限定条件使符合条件的数据输出到这个output linkDerivation 通过定义表达式来转换字段值。
在Constraint 及Derivation中可以使用Job parameter 及Stage Variable。
DATASTAGE技术培训-经典收藏
DataStage Designer常用STAGE
l Sequential file q 功能特点：适用于一般顺序文件（定长或不定长），可识别文本文件
或IBM大机ebcdic文件。
DataStage Designer常用STAGE
修改文件属性，文件名称，reject方式等
DataStage Designer常用STAGE
对每个工程的各个单元，包括库表定义、集中的转换程序 和元数据连接等对象进行分类和组织。
DataStage Client部件简介
n Director 为启动、停止和监视作业提供交互式控制。
n Administrator 在服务器端管理Datastage的工程和使用者权限的分配。
DataStage服务器
单的设置，点击对我们的JOB进行编译，就可以运行了（我们 一般在Director运行JOB）。 u Designer的主要功能编译和设计JOB，编写函数、子程序、脚 本等。
我们将在下面以一个例子介绍Designer的用法。
DataStage功能组件-- Director
双击： 编辑的JOB。
进入Director登录界面，注意选择自己想进入
n 服务器 是数据集成的主要设备。在服务器上，你可以在运行时间
内对几个并行的处理过程进行控制，以便在多个不同的数据源 和数据目标之间发送数据。服务器可以安装在NT或UNIX、 LINUX环境中，同时通过调节来有效地利用多处理器和内存的 优势。通过使用Datstage中包括的许多富有效率的功能，企业 可以缩短学习周期、简化管理过程、最大限度地开发资源，从 而缩短数据集成应用程序的开发和维护周期。
DATASTAGE技术培训
ETL简介
ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、 装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂， 能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据 从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的关键 步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数 据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中 最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施 则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外 从众多实践中得到的普遍共识。
DataStage进行数据整合 第 2 部分
在本文中，您将看到一个同时处理多个数据源和目标的 ETL Job 的开发过程，并了解DataStage 中 Container 和 Job Sequence 的用法。
引言系列的第一部分介绍了 DataStage 的基本功能。
本文将从以下几个方面深入介绍 IBM WebSphere DataStage 在数据整合方面的强大功能。
1． Job Sequence 的用法2． DataStage Container 的用法3．开发一个同时处理多个数据源和目标的 ETL JobJob Sequence 的用法在用 IBM WebSphere DataStage 进行数据整合的过程中，我们一般会开发很多个单独的 ETL Job 去完成特定的逻辑功能，这些 ETL Job 之间的运行顺序往往是有限制的，那么我们如何处理 ETL Job 之间的这种依赖关系呢？IBM WebSphere DataStage 提供了处理这种问题的方法，那就是使用 Job Sequence。
使用 Job Sequence 可以方便的处理 ETL Job 之间的依赖以及运行顺序问题。
下面我们通过开发一个简单的 Job Sequence 来演示 Job Sequence 的用法。
开发一个 Job Sequence 和开发一个 ETL Job 的方法是类似的，都是用 DataStage Designer 来开发。
我们将要开发的这个 Job Sequence 的功能是实现两个 ETL Job 的顺序执行，并且在第一个 ETL Job 运行成功的情况下第二个 ETL Job 才开始执行。
因此我们必须先准备两个 ETL Job，这两个 ETL Job 的名字分别为 Job1 和 Job2。
开发步骤1．打开 DataStage Designer。
如下图所示，从下拉列表中选择 Job Sequence。
这样就会新建一个 Job Sequence；图 1：新建 Job Sequence2. 新建的 Job Sequence 如下图所示。
DataStage解锁被锁定的JOB
DataStage解锁被锁定的JOB
经常性会有这样的情况，正在编辑某个作业的时候，突然机器断电了，或者网断了。
于是当我们再打开这个作业的时候，DS会提示作业正被另一个用户编辑，无法打开。
这种情况我们称做作业被锁住了。
这种情况下，通过重启DS服务器是可以解锁的，但只能是最后的手段。
DS本身提供了两种方法，可以用来解锁。
一是通过Director。
在Administrator中，查看相应项目的属性，切换到常规属性页，这里有一个选项，Enable job administration in Director，勾选这个选项后，Director中Job 菜单下Cleanup Resources和Clear Status File两个子菜单就可以用了。
Cleanup Resources主要有两个功能，一是查看和终止作业进程，二是查找和释放被锁定的作业。
通过这个菜单就可以解锁相应作业。
Clear Status File则用来清除作业中所有stage的状态信息。
如果前一个菜单没有解锁作业，还可以试一试这个菜单。
另一种方法是直接在Administrator中，选中被锁定的作业所在的项目后，点击Command按钮，然后在其中输入命令LIST.READU，从该命令中找到被锁定的作业，以及其对应的编号，再输入命令：UNLOCK USER “编号” ALL，其中编号是前个命令中你查询出来的。
这样子也可以解锁作业。
informatica与datastage对比
InformaticaVSIBM-DataStage化和扩展上，均有一定的限制。
项目实施的支持➢Informatica结合15多年的数据集成领域的经验，总结出一套针对Informatica产品实施数据仓库、数据管理等项目的最佳方法论Velocity 2008。
该成熟的开发方法论，是指导客户实现快速、高质量项目实施的最佳武器。
➢现在全国拥有众多的名高级技术专家与顾问，与国内如大唐，联创、神州数码、东软，中软等多家知名集成商成立战略合作伙伴，Informatica产品开发人员全国上千人规模。
➢Informatica支持服务中心是有非常熟练的技术支持工程师充当的，这些工程师具备你需要的、成功的专家知识。
在中国有专门的售后服务工程师。
➢无专业/成熟，基于产品的项目最佳开发方法论➢很难找到熟悉类Basic开发语言的Datastage开发工程师➢IBM是以服务为主的公司，如果客户采用了其DataStage产品，将要支付大笔的IBM咨询服务费。
产品安装完全图形化安装，无需额外安装平台软件，且不需修改系统内核参数➢需耗用时间安装和准备C编译环境，不同平台软件安装的C编译器也不尽相同➢需修改系统内核参数，对其他应用影响较大，有潜在的危险。
产品升级➢平滑升级，完全图形化，不需修改已设计完作业。
➢主要是升级资料库，工作量很小。
➢需重新编译已有作业➢大版本之间以及跨平台的升级，很多作业需重新编写/编译代码，重复操作和维护工作量大。
产品移植➢PowerCenter支持逻辑和物理设计分离的开发模式，有一个Mapping（逻辑的）和Session（物理的或者可运行）的概念，Mapping是逻辑上的ETL规则，而Session才是真正可以实例化运行的任务。
➢可以跨平台、跨不同数据库进行作业的单个、整体移植。
不需改变作业设计等，原有的任务可以直接在新环境下运行，并且只要更改Session的数据库联接串，则使用原有的Session任务访问不同的数据库类型数据，大大简化项目移植的工作。
Datastage集群
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前言在开始之前，下面列出了准备以及配置 DataStage 集群环境（在这里以 Linux 环境为例）我们要做的主要步骤，作者可以参考下面的步骤来阅读本文：1.准备集群环境机器，包括 NAS Server、Domain Server、Engine Server、Client Server2.为所有集群节点创建 dsadm 用户、包括主导节点以及普通计算节点3.在所有集群节点上配置无密码 SSH4.在前面准备好的机器中安装 Information Server5.导出、导入 Information Server Engine 的安装目录6.节点配置及场景应用回页首IBM InfoSphere DataStage 集群简介现代集群技术众所周知，集群计算机的能力可以在 IT 组织架构中最大限度的提高和利用系统资源。
现代信息系统的集成解决方案建立在集群技术之上可以大大降低计算能力的成本。
InfoSphere DataStage 集群与 Grid 的区别InfoSphere DataStage 提供了两种技术来实现一个作业能够并发的运行在不同的计算节点上，第一种是 DataStage 集群，第二种是 DataStage Grid。
下面我们来看一下两者的主要区别。
首先，DataStage 集群建立在包含多个计算处理节点的网络之上，在这样一个网络结构中，作业的运行资源由配置文件来明确指定，即配置文件中的资源配置信息指明了作业会运行在这些资源上。
而在 DataStage Grid 中，采用资源管理器软件 (WLM) 的动态检查和分配资源，使得作业的运行无须依赖手工设置，从而在信息技术中利用最少的资源来获得最大的投资。
DataStage简介
Administrator（管理器）：在服务器端管理 DataStage的项目和使用者权限的分配
Thank you！
DataStage用来做什么
DataStage可以从多个不同的业务系统，从多个平 台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到其它 系统里面。其中每步都可以在图形化工具里完成，同样 可以灵活地被外部系统调度，提供专门的设计工具来设 计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度 等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通 过在界面上拖拉操作和调用预定义转换函数来实现，复 杂转换可以通过编写代码或结合其他程序的扩展来实现 ，并且DataStage提供调试环境，可以极大提高开发和 调试抽取、转换程序的效率。
DataStage简介及工作原理
为什么要使用DataStage
数据仓库中的数据来自于多种业务数据源，这些数 据源可能来自于不同硬件平台，使用不同的操作系统， 数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在于不 同的数据库中。
如何获取并向数据仓库加载这些数据量大、种类多 的数据，已成为建立数据仓库所面临的一个关键问题。
DataStage工具介绍
DataStage是基于客户机/服务器的数据集成架构， 优化数据收集，转换和巩固的过程。它提供了一套图形 化的客户工具，包括：
DataStage工具介绍
Designer(设计器)：创建执行数据集成任务Job的同 时，对数据流和转换过程创建一个可视化的演示，并对 每个工程的各个单元，包括库表定义，集中的数据转换 ，元数据连接等对象进行分类和组织
业务系统数据源
SAP BW
SAP ERP (rev. R/3)
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DataStage简单介绍：
一、DataStage的特性：
DataStage是在构建数据仓库过程中进行数据清洗、数据转换的一套工具。
它的工作流程如下图所示：
DataStage包括设计、开发、编译、运行及管理等整套工具。
通过运用DataStage 能够对来自一个或多个不同数据源中的数据进行析取、转换，再将结果装载到一个或多个目的库中。
通过DataStage的处理，最终用户可以得到分析和决策支持所需要的及时而准确的数据及相关信息。
DataStage支持不同种类的数据源和目的库，它既可以直接从Oracle、Sybase 等各种数据库中存取数据，也可以通过ODBC接口访问各种数据库，还支持Sequential file类型的数据源。
这一特性使得多个数据源与目标的连接变得非常简单，可以在单个任务中对多个甚至是无限个数据源和目标进行连接。
DataStage自带了超过300个的预定义库函数和转换，即便是非常复杂的数据转换也可以很轻松的完成。
它的图形化设计工具可以控制任务执行而无须任何脚本。
二、DataStage的架构：
DataStage采用C/S模式工作，其结构如下：
Datastage
Server
Project
Manager Designer Director
DataStage 支持多种平台，其Server 端可运行于以下平台：Windows 2000、Windows NT 、COMPAQ Tru64、HP-UX 、IBM AIX 、Sun Solaris ；
Client 端支持以下平台：Win95、Win98、Winme 、Windows NT 、Windows 2000；
三、功能介绍
DataStage 的Server 端由Repository 、DataStage Server 及DataStage Package Installer 三部分组成，Client 端则由DataStage Manager 、DataStage Designer 、DataStage Driect 及DataStage Administrator 四部分组成。
其中各部分主要功能如下：
Repository 中央存储器，用于存放构造数据集市或数据仓库所需要的全部信息。
DataStage Server 运行DataStage Director 控制下的可执行任务，将萃取出来的数据通过转换后加载到数据仓库当中。
DataStage Package Installer 一用来安装DataStage 任务包和插件的用户接口。
DataStage Manager 用于查看和编辑中央存储器中组件的用户接口。
DataStage Designer 用于创建可执行任务的图形化工具。
DataStage Driect 用于验证、定时及监控任务运行的用户接口。
DataStage Administrator 用于创建DataStage 的用户，控制净化标准以及安装NLS 的用户接口。
四、设计流程简介
DataStage 的可执行应用的最小单位为“任务”。
创建一个任务通常需要经过三个步骤：
第一步：通过DataStag Manager 将需要萃取和转换的元数据定义好，并把要用到的数据源通通引入到Repository 中；
第二步：运用图形化的工具DataStage Designer 设计数据转换的规则和顺序，这一工具功能强大，而且操作非常简单，该工具自带了超过300个预定义的库函数和转换，可以实现一些非常复杂的转换而无须书写太多的脚本。
对于多个需要遵循一定顺序进行转换的任务也可以通过它来定义执行的顺序，还可以通过它来定义对运行结果的处置（以FTP 或者E_MAIL 的形式发送处理结果等）。
对于设计好的任务，可以进行编译和调试，在任务运行过程中跟踪任务处理，使得效验任务的设计和修正逻辑错误更简单。
第三步：通过DataStag Director 执行编译好的任务，可以在执行运行前效验任务，也可以在运行前定义运行结束前停止的条件。
在这里还可以制定运行的时间表，定时自动运行任务。
任务运行日志，详细的记录了任务运行情况，包括运行的时间及运行过程中所执行的操作，以及完成情况。
对于出错任务，提供了恢Datastage Manage Datastage Designer Datastage Director
复和诊断机制。
DataStage Designer中设计的转换只有在经过DataStag Director 运行后才能真正执行。
设计器——这是一个强大的，基于图形用户界面（GUI）的开发工具，它包含一个转换引擎，一个元数据存储和二种编程语言（SQL和BASIC）。
使用设计器的拖拉功能，用户能在准备数据集市中建立一个数据转换过程模型，防止操作系统的中断及避免执行错误。
存储管理器——在开发数据集市的过程中，使用存储管理器浏览、编辑和输入元数据。
这可能包括来自操作系统的元数据或目标集市以及来自开发项目中新的元数据（例如新的数据类型定义、传输定义和商业规则）。
控制器——使用控制器和运行引擎来规划运行中的解决方案，测试和调试它的组件，并监控执行版本的结果（以特别要求或预定为基础）。
管理器——管理器简化数据集市的多种管理。
使用管理器来分配权限给用户或用户组（控制Informix DataStage客户应用或他们看到的或执行的工作），建立全局设置（例如：用于自动清除日志文件的缺省设置），移动、重命名或删除项目和管理或发布从开发到生产的状态。
服务器——Informix 在服务器方面强大的技术背景使得Informix的Server 提供了很高的性能：高速转换引擎、临时的数据存储、支持legacy及关系数据结构、强大的预定义转换等等。
另外，Informix DataStage 服务器通过多个处理器平台优化来强化可伸缩性，支持多种数据输入/输出方法，容易添加新的数据源及转换方法。
Informix DataStage，一个可以从多种数据来源抽取数据并将其装载到数据仓库的功能强大、性能可靠的工具
Ascential Software DataStage是业界优秀的数据抽取、转换和装载产品，作为系统的数据集成平台可以将企业各个业务系统面向应用的数据重新按照面向统计分析的方式进行组织，解决数据存在的不一致、不完整等影响统计分析的情况。
它的优势主要在于：能够连接和集成各种数据源，甚至包括大型主机的数据；在数据的抽取和转换中可定义灵活的数据处理过程，满足在BI应用中业务数据和分析数据之间的巨大差异；将数据集成本身当作可定制的应用系统来处理，对数据转移的全过程采用专门的元数据进行控制。
图形化的"拖-拉"数据处理界面；自动化的数据转移调度。