2020-09-22

        /// <summary>
        /// csv文件数据保存
        /// </summary>
        /// <param name="FullPath"></param>
        /// <param name="ArrayData"></param>
        /// <returns></returns>
        public static bool SaveCSVData(string FullPath, string dataStr)
        {
            StringBuilder DataColumn = new StringBuilder();
            StringBuilder DataLine = new StringBuilder();
            string currentTime = System.DateTime.Now.ToString(); // 当前时间
            string SN = "SN"; // 二维码
            //列标题
            DataColumn.Append("SN,DateTime,data1,data2,data3,");
            //行数据
            DataLine.Append(SN +"," + currentTime + "," + dataStr + ",");
            string FilePath = Application.StartupPath + FullPath + ".CSV"; ;

            if (System.IO.File.Exists(FilePath) == false)
            {
                // 如果表格不存在,则创建表格
                System.IO.StreamWriter stream = new System.IO.StreamWriter(FilePath, false, Encoding.UTF8);
                stream.WriteLine(DataColumn);  // 列标题
                stream.WriteLine(DataLine); //行数据
                stream.Flush();
                stream.Close();
                stream.Dispose();
            }
            else
            {
                // 若表格存在,直接存储数据
                System.IO.StreamWriter stream = new System.IO.StreamWriter(FilePath, true, Encoding.UTF8);
                stream.WriteLine(DataLine); //行数据
                stream.Flush();
                stream.Close();
                stream.Dispose();
            }

            return true;
        }




// 测试使用-1

 string dataStr= "10,20,30";
 SaveCSVData("/test", dataStr);

// 测试使用-2
  string dataStr2="";
  for (int i = 0; i < 3; i++)
     {
       dataStr2 += i.ToString()+",";  // ToString(),将数字转化为字符串
     }
     SaveCSVData("/test", dataStr2);

 

内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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