详解User Defined Java Class步骤(一) kettle中的user defined java class步骤,也称UDJC步骤,从4.0版本就有,功能非常强大,无所不能;可以在其中写任意代码,却不影响效率。本文将详细介绍在不同场景中用示例展示如果使用该步骤,由于内容非常多,便于
详解User Defined Java Class步骤(一)
kettle中的“user defined java class”步骤,也称UDJC步骤,从4.0版本就有,功能非常强大,无所不能;可以在其中写任意代码,却不影响效率。本文将详细介绍在不同场景中用示例展示如果使用该步骤,由于内容非常多,便于阅读方便,把内容分成三部分,请完整看完全部内容,示例代码在这里下载.
UDJC步骤工作机制
用户定义java类是从org.pentaho.di.trans.steps.userdefinedjavaclass.TransformClassBase继承的;我们可以下载源码,看看该类的方法与属性,对我理解有帮助。
转换运行时,UDJC步骤的代码继承TransformClassBase并编译,该类是
一个通用步骤插件类,有一些便利的公共方法。我们自定义的代码可以根据实际情况覆盖或继承父类的方法或属性,也可以声明额外的方法或属性,并且还可以在代码的开始部分导入类的声明,默认以下类自动导入:
import org.pentaho.di.trans.steps.userdefinedjavaclass.*;
importorg.pentaho.di.trans.step.*;
importorg.pentaho.di.core.row.*;
import org.pentaho.di.core.*;
importorg.pentaho.di.core.exception.*;
如果你已经比较熟悉kettle的内部机制,并想通过代码方便地访问一些对象,点击udjc步骤属性左侧的代码片段,可以帮助我们更快的学习。
下面的章节展示udjc步骤在不同场景中如果使用:
简单的字段转换
第一个示例实现非常简单的操作:把一个字符串类型的字段转成大写。目的是说明如何设置步骤并处理行,以及如何访问输入和输出字段。如果你已经在开发kettle插件,这些对你来说就非常熟悉。假设行数据流中包含一个字段“testfield”,udjc中定义一个字符类型的输出字段“uppercase”。下面的代码实现把testfield转成大写并写到输出字段作为结果。
代码如下:
public boolean processRow(StepMetaInterfacesmi, StepDataInterface sdi) throws KettleException
{
Object[] r = getRow();
if (r == null) {
setOutputDone();
return false;
}
if (first){
first = false;
}
r= createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
// Get the value from an input field
String test_value = get(Fields.In, "testfield").getString(r);
// play around with it
String uppercase_value = test_value.toUpperCase();
// Set a value in a new output field
get(Fields.Out, "uppercase").setValue(r, uppercase_value);
// Send the row on to the next step.
putRow(data.outputRowMeta, r);
return true;
}
kettleudjc步骤调用processRow()方法去处理一个输入行,如果返回true,继续准备处理另一个输入行,如果没有数据处理,则返回false。
getRow()是阻塞调用的;它等待前一步骤提供一行数据,如有必要返回一个对象数组表示输入行,或null表明没再输入行需要处理。
接下来是简单的看似没有用的三行代码,涉及一个布尔类型的字段first(父类的字段),通过它可以方便的标识是否正在处理第一行数据,当有些工作仅仅需要执行一次,这比较有用。如果不使用,就可以忽略。
调用createOutputRow()确保行数组足够大,能够容纳增加的输出字段。
get()方法可以基于名称访问步骤的输入或输出字段,需要指明字段的类型(In、Out、Info)和字段的名称,返回org.pentaho.di.trans.steps.userdefinedjavaclass.FieldHelper类的实例,该对象可以访问字段的数据。在父类的定义如下:public FieldHelper get(Fields type, String name) throwsKettleStepException;
输出字段在行设置后,调用putRow()传输改行到可能的下一步骤。
这个简短的示例通过快速定制计算输入字段的相关内容,示例的转换是附件中的uppercase.ktr文件。
示例代码在这里下载,更多内容请看第二部分及第三部分。

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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