Trafodion 使用odb导出表数据到文件

本文介绍如何使用Trafodion的odb工具进行数据的ETL操作,包括安装配置过程及如何导出数据库表到指定文件的示例。odb支持多线程和平台无关的数据处理。

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odb是Trafodion提供的一款平台无关的,多线程的,基于ODBC的命令行工具,Trafodion数据库可以使用odb工具做数据的ETL,如数据的导入导出,数据库之间的迁移等等。关于odb的详细介绍,可参考Trafodion官网的odb User Guide,链接http://trafodion.incubator.apache.org/docs/odb/index.html

在前面的文章中,我们介绍了如何安装odb工具,详情请参考博客http://blog.youkuaiyun.com/post_yuan/article/details/54631881
odb的安装主要包括以下几个步骤:
1 安装unixODBC
2 安装Trafodion ODBC驱动
3 安装odb(注:Trafodion服务端自带odb工具,路径为$MY_SQROOT/export/bin64)
4 配置odbc连接Trafodion
5 使用odb

这里假设我们已经完成以上步骤,这可以通过以下两条命令检测odb安装成功并可以成功连接指定的Trafodion数据库。

./odb64luo -lsdrv
./odb64luo -u trafodion -p traf1234 -d traf -i

配置成功的示例如下,

[trafodion@cdh1 bin64]cd $MY_SQROOT/export/bin64

[trafodion@cdh1 bin64]$ ./odb64luo -lsdrv
PostgreSQL - Description=ODBC for PostgreSQL
MySQL - Description=ODBC for MySQL
Trafodion - Description=ODBC for Trafodion

[trafodion@cdh1 bin64]$ ./odb64luo -u trafodion -p traf1234 -d traf -i
odb [2017-11-10 16:53:13]: starting ODBC connection(s)... 0
        [odb version 1.1.0]
        Build: linux, amd64, gcc generic m64, uodbc, mreadline, dynamic gzip, dynamic libhdfs, dynamic libxml2 [Sep 23 2017 00:33:36]
        DBMS product name (SQL_DBMS_NAME)            : Trafodion
        DBMS product version (SQL_DBMS_VER)          : 02.02.0003
        Database name (SQL_DATABASE_NAME)            : TRAFODION
        Server name (SQL_SERVER_NAME)                : cdh3($Z020E9C){TCP:172.16.16.202/23402:ODBC}
        Data source name (SQL_DATA_SOURCE_NAME)      : traf
        Data source RO (SQL_DATA_SOURCE_READ_ONLY)   : N
        ODBC Driver name (SQL_DRIVER_NAME)           : libtrafodbc64.so
        ODBC Driver version (SQL_DRIVER_VER)         : 03.00.0000
        ODBC Driver level (SQL_DRIVER_ODBC_VER)      : 03.51
        ODBC Driver Manager version (SQL_DM_VER)     : 03.52.0002.0003
        ODBC Driver Manager level (SQL_ODBC_VER)     : 03.52
        Connection Packet Size (SQL_ATTR_PACKET_SIZE): 0
odb [2017-11-10 16:53:14]: exiting. Session Elapsed time 0.571 seconds (00:00:00.571)

现在我们就可以使用配置好的odb工具来实现我们想要实现的功能了,Trafodion odb的主要命令包括load/extract/copy,具体用法可参考官网介绍,也可参考我的另外一篇博客:http://blog.youkuaiyun.com/post_yuan/article/details/52671874

这里我们试验如何导出表为指定的文件,指定的是extract命令,关于odb extract的详细用法,请参考http://trafodion.incubator.apache.org/docs/odb/index.html#_extract_tables
示例命令如下,

./odb64luo -u trafodion -p traf1234 -d traf -e src=TRAFODION.CDH.TEST%:tgt=/home/trafodion/ext_%t.csv.gz:rows=m10:fs=\|:trim:gzip

上述命令的含义表示:导出TRAFODION.CDH.TEST这张表的所有数据,导出文件为gzip,目录在/home/trafodion/下,名称为ext_trafodion.cdh.test.csv.gz,字段的分隔为|,buffer的大小为10MB。
上述命令的输出大致如下,

./odb64luo -u trafodion -p traf1234 -d traf -e src=TRAFODION.CDH.TEST%:tgt=/home/trafodion/ext_%t.csv.gz:rows=m10:fs=\|:trim:gzip
...
[0] 57,045,988 records extracted
[0] odb version 1.1.0 Extract statistics:
        [0] Source: TRAFODION.CDH.TEST
        [0] Target: /home/trafodion/ext_%t.csv.gz
        [0] Record buffer size: 804 bytes
        [0] Rowset size: 13,041
        [0] Rowset buffer size: 10,239.22 KiB
        [0] Pre-extract time: 1.565 s (00:00:01.565)
        [0] Extract time: 582.386 s (00:09:42.386)
        [0] Total records extracted: 57,045,988 (97.952 krec/s)
        [0] Total data bytes written: 915,580,950 (1,535.274 KiB/s)
<think>好的,用户现在问的是关于使用脚本导出ODB文件的结果。首先,我需要确定ODB文件是什么。ODB文件通常和有限元分析软件相关,比如Abaqus。用户可能是工程师或者研究人员,处理仿真数据。他们可能需要导出结果数据用于后续分析或报告。 接下来,用户提到使用脚本导出,这意味着他们可能希望自动化这个过程,而不是手动操作。这常见于需要处理大量数据或频繁导出的情况。我需要考虑不同的软件环境,比如Abaqus的Python脚本,或者可能其他工具如ANSYS、LS-DYNA,但Abaqus是最常见的。 然后,我需要分解导出ODB文件结果的步骤。首先,用户需要访问ODB文件,这通常通过软件的API实现,比如Abaqus的Python接口。然后,需要确定要导出数据类型,比如节点位移、应力、应变等。导出方式可能有多种,比如文本文件、Excel、CSV或者数据库。 用户可能的需求包括自动化导出、处理特定步骤或帧的数据、批量处理多个文件,或者自定义数据格式。同时,潜在的问题可能包括脚本权限、数据量大导致的性能问题,或数据格式转换的复杂性。 需要提供具体的示例代码,比如使用Abaqus的Python脚本读取ODB导出位移数据到CSV。同时,提醒用户注意环境配置,比如Abaqus的Python版本和第三方库的兼容性。还要强调错误处理,比如捕获异常,确保脚本的健壮性。 可能用户没有明确说明的是他们的具体应用场景,比如是否需要特定时间步的数据,或者是否需要与其他工具集成。因此,在回答中应该涵盖通用步骤,并建议根据需求调整代码,同时给出扩展应用的例子,如批量处理和结果过滤,帮助用户理解更多的可能性。 总结来说,需要分步骤解释流程,提供代码示例,注意事项,以及扩展应用,确保用户能够根据指导实现他们的需求,并避免常见陷阱。</think>### 使用脚本导出ODB文件结果的完整流程 ODB(Output Database)文件是有限元分析软件(如Abaqus)生成的仿真结果数据文件。通过脚本导出数据可**自动化提取关键结果**(如位移、应力、应变等),适用于批量处理或自定义分析需求。以下是分步说明: --- #### 1. **核心思路** - **ODB文件结构**:包含模型信息(节点、单元)和结果数据(场变量、历史输出)。 - **脚本作用**:通过编程接口(如Abaqus Python API)读取数据,按需导出为文本/CSV/Excel等格式。 --- #### 2. **导出流程(以Abaqus为例)** ##### **步骤1:环境准备** - 确保已安装Abaqus软件及Python API。 - 使用Abaqus内置Python解释器(如`abq2023 python`)或配置兼容的第三方IDE。 ##### **步骤2:脚本框架** ```python # 导入Abaqus ODB接口 from odbAccess import openOdb from abaqusConstants import * # 打开ODB文件 odb_path = 'path/to/your.odb' odb = openOdb(odb_path, readOnly=True) # 提取模型信息 assembly = odb.rootAssembly instance = assembly.instances['YOUR_INSTANCE_NAME'] # 替换为实际部件实例名 # 提取结果数据(示例:最后一个分析步的最后一帧) last_step = odb.steps.values()[-1] last_frame = last_step.frames[-1] # 导出节点位移到CSV with open('displacements.csv', 'w') as f: f.write('Node, U1, U2, U3\n') # 头 displacement_field = last_frame.fieldOutputs['U'] for value in displacement_field.values: node_label = value.nodeLabel u1, u2, u3 = value.data # 三维位移分量 f.write(f'{node_label}, {u1}, {u2}, {u3}\n') # 关闭ODB文件 odb.close() ``` ##### **步骤3:关键操作说明** - **数据定位**: - 分析步:`odb.steps['Step-1']` - 帧:`step.frames[0]`(时间增量步) - 场变量:`frame.fieldOutputs['S']`(应力)、`'E'`(应变)、`'RF'`(反力)等 - **自定义筛选**: - 按节点/单元ID过滤 - 提取特定区域或集合的结果 --- #### 3. **常用导出数据类型** | 数据类型 | 代码示例 | 典型应用场景 | |-------------------|-----------------------------|-----------------------| | 节点位移 | `fieldOutputs['U']` | 变形分析 | | 单元应力 | `fieldOutputs['S']` | 强度校核 | | 接触力 | `historyRegions['CFN1']` | 接触问题分析 | | 能量历史 | `historyRegions['ALLKE']` | 动态过程能量守恒验证 | --- #### 4. **注意事项** 1. **权限与路径**: - 确保脚本对ODB文件有读取权限 - 使用绝对路径避免文件定位错误 2. **性能优化**: - 对大型ODB文件,避免全量数据一次性加载(分块读取) - 优先提取必要字段,减少内存占用 3. **版本兼容性**: - Abaqus Python API版本需与ODB文件生成版本匹配 - 跨版本读取可能需要升级/降级操作 --- #### 5. **扩展应用** - **批量处理**:遍历文件夹下所有ODB文件自动导出 - **结果过滤**:仅导出超过阈值的应力/应变数据 - **可视化集成**:将数据导入Matplotlib/ParaView生成图 --- ### 示例:导出节点应力脚本片段 ```python # 提取单元应力(平均到节点) stress_field = last_frame.fieldOutputs['S'] stress_values = stress_field.getScalarField(componentLabel='Mises') # 提取Mises应力 # 写入CSV with open('mises_stress.csv', 'w') as f: f.write('Node, Mises_Stress\n') for value in stress_values.values: f.write(f'{value.nodeLabel}, {value.data}\n') ``` 通过脚本控制ODB结果导出,可显著提升后处理效率,尤其适用于**参数化研究**或**自动化报告生成**场景。
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