kettle使用文件导入到Postgresql出现如下几种问题的总结

本文总结了使用Kettle将文件导入PostgreSQL时遇到的三种常见错误及其解决方案,包括处理特殊字符、换行符及0x00字符引发的问题。

1、kettle使用文件导入到Postgresql出现如下几种问题的总结:

 1 kettle使用文件导入到Postgresql出现如下几种问题的总结:
 2 1、第一种错误,报错如ERROR:  extra data after last expected column所示。或者报错为报错为0x05,多一列,extra data after last expected column。
 3 1)、sql查询语句定位到某个字段:
 4     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(5),'%')
 5 2)、解决方法,使用空替代,原因是出现特殊字符,char(5),这种字符,导致的错误。
 6 解决方法如下所示:
 7 public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException { 
 8     Object[] r = getRow();
 9 
10     if (r == null) { 
11     setOutputDone(); 
12     return false; 
13     }
14 
15     // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row’s Object[] is large 
16     // enough to handle any new fields you are creating in this step. 
17     r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
18 
19     String 字段名称 = get(Fields.In, "字段名称").getString(r);
20     if(字段名称 != null) {
21         字段名称 = 字段名称.replaceAll((char)5 + "", "");
22     }
23     get(Fields.Out, "字段名称").setValue(r, 字段名称);
24 
25     // Send the row on to the next step. 
26     putRow(data.outputRowMeta, r);
27 
28     return true; 
29 } 
30 
31 2、第二种错误,报错如missing data for column "datastamp"32 1)、sql查询语句定位到某个字段:
33     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(10),'%')
34     或者
35     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(13),'%')
36 2)、解决方法:是字段的值出现了,换行回车,char(10),char(13)。char(10)多一行,少n列,missing data column xxx。解决方法,使用字符替代,然后再替换回来。
37 解决方法如下所示:
38 public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException { 
39     Object[] r = getRow();
40 
41     if (r == null) { 
42     setOutputDone(); 
43     return false; 
44     }
45 
46     // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row’s Object[] is large 
47     // enough to handle any new fields you are creating in this step. 
48     r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
49 
50     String 字段名称 = get(Fields.In, "字段名称").getString(r);
51     if(字段名称 != null) {
52         字段名称 = 字段名称.replaceAll("\\r", "@#r;");
53         字段名称 = 字段名称.replaceAll("\\n", "@#n;");
54     }
55     get(Fields.Out, "字段名称").setValue(r, 字段名称);    
56     
57     // Send the row on to the next step. 
58     putRow(data.outputRowMeta, r);
59 
60     return true; 
61 } 
62 
63 3、第三种错误,报错如,0x00的解决方法:
64 1)、sql查询语句定位到某个字段:
65     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(0),'%')
66 2)、解决方法1
67 public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException { 
68     Object[] r = getRow();
69 
70     if (r == null) { 
71     setOutputDone(); 
72     return false; 
73     }
74 
75     // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row’s Object[] is large 
76     // enough to handle any new fields you are creating in this step. 
77     r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
78 
79     // Get the value from an input field 
80     String 字段名称 = get(Fields.In, "字段名称").getString(r);
81 
82     if(字段名称 != null) {
83         字段名称= 字段名称.replaceAll("\\u0000", "");
84     }
85 
86     get(Fields.Out, "字段名称").setValue(r, 字段名称);
87 
88     // Send the row on to the next step. 
89     putRow(data.outputRowMeta, r);
90 
91     return true; 
92 } 
93         

 

待续......

<think>好的,用户现在想了解如何将百万级别的Excel数据导入数据库的策略和方法。之前我们讨论了MyBatis的动态SQL批量插入,用户可能已经了解了基本的批量操作,但面对百万数据可能需要更高效的方案。 首先,我需要结合用户提供的引用内容。引用1提到了使用EasyExcel处理大数据,因为它能逐行读取,减少内存占用。引用2提到了数据库自带的导入工具,比如MySQL Workbench和SSMS的导入向导。这些都是可行的方案,但用户可能需要更详细的技术实现步骤。 用户的上一次问题关于MyBatis的批量插入,所以可能对编程实现比较感兴趣。不过,面对百万数据,单纯的MyBatis批量插入可能效率不够,需要考虑分批次、事务控制、连接池优化等。 接下来,我需要整理几种不同的策略: 1. **编程实现(结合EasyExcel和MyBatis)**:使用EasyExcel读取Excel,分批次处理数据,利用MyBatis的批量插入功能。这里需要注意分批次的大小,比如每1000条提交一次,避免内存溢出。同,要配置JDBC参数优化批量操作,如rewriteBatchedStatements=true。 2. **数据库原生工具**:比如将Excel转为CSV,使用LOAD DATA INFILE命令或者数据库的导入向导。这种方法速度快,但需要中间文件转换,可能不适合实性高的场景。 3. **中间件或ETL工具**:如Apache NiFi或Kettle,这些工具适合复杂的数据处理流程,但可能需要额外的学习成本。 4. **混合方案**:结合编程和数据库工具,比如用程序处理数据清洗,再用原生工具导入。 此外,需要注意事务管理,百万数据一次性提交事务会很大,导致性能问题,应该分批次提交。同,错误处理机制很重要,比如记录失败的行并提供重试机制。 用户可能关心性能优化,比如调整JVM参数、使用连接池、数据库索引调整等。还要考虑数据预处理,比如在导入前去除重复数据,转换格式等。 最后,需要总结不同方案的优缺点,帮助用户根据实际场景选择。例如,编程实现更灵活,适合需要数据处理的场景;数据库工具速度快,适合简单导入。</think>### 百万级Excel数据导入数据库的完整策略与方法 --- #### **一、技术选型与核心思路** 1. **优先选择流式解析工具** - 使用**EasyExcel**替代POI,避免内存溢出(OOM) EasyExcel通过**逐行读取磁盘文件**(非全量加载到内存)实现低内存消耗,支持百万级数据处理[^1]。 - 示例代码: ```java // 定义数据监听器 public class DataListener extends AnalysisEventListener<User> { private List<User> batchList = new ArrayList<>(1000); @Override public void invoke(User user, AnalysisContext context) { batchList.add(user); if (batchList.size() >= 1000) { saveBatch(); // 批量插入 batchList.clear(); } } private void saveBatch() { userMapper.batchInsert(batchList); } } // 调用解析 EasyExcel.read("data.xlsx", User.class, new DataListener()).sheet().doRead(); ``` 2. **数据库批量插入优化** - **分批次提交**:每1000~5000条数据作为一个批次(需根据数据库性能调整) - **JDBC参数优化**:添加`rewriteBatchedStatements=true`(MySQL)启用真正的批量插入[^3] - **关闭自动提交**:手动控制事务,每批次提交一次 --- #### **二、高性能实现方案** ##### **方案1:编程实现(Java + EasyExcel + MyBatis)** ```java // 1. 配置数据库连接池(如HikariCP)添加参数 spring.datasource.hikari.data-source-properties=rewriteBatchedStatements=true // 2. MyBatis批量插入配置(XML) <insert id="batchInsert"> INSERT INTO user (name, age) VALUES <foreach collection="list" item="item" separator=","> (#{item.name}, #{item.age}) </foreach> </insert> // 3. 使用Spring事务管理 @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public void importData() { // 调用EasyExcel解析... } ``` **性能优化点**: - 调整JVM内存参数:`-Xms2g -Xmx4g`(根据服务器配置调整) - 导入前**临关闭数据库索引**,导入完成后重建 ##### **方案2:数据库原生导入工具** 1. **Excel转CSV** - 通过Excel另存为CSV格式(兼容性最佳) 2. **使用SQL命令直接导入** - **MySQL**: ```sql LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/to/data.csv' INTO TABLE user FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 ROWS; -- 跳过标题行 ``` - **PostgreSQL**: ```sql COPY user(name, age) FROM '/path/to/data.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER; ``` **优势**:速度比编程实现快5-10倍,适合无数据清洗需求的场景[^2] ##### **方案3:ETL工具(进阶)** - **Apache NiFi**:可视化配置数据流,支持异常重试和实监控 ![](https://nifi.apache.org/assets/images/flow.png) - **Kettle (Pentaho)**:提供Excel输入+输出组件,适合复杂数据转换 --- #### **三、关键问题解决方案** 1. **内存溢出(OOM)** - 禁止全量数据缓存:使用**流式解析+分批次插入** - 限制JVM堆内存:通过`-XX:+UseG1GC`优化垃圾回收 2. **导入速度慢** - 调整批次大小至5000~10000条/次 - 使用**多线程分片处理**(需保证数据无顺序依赖) 3. **数据一致性** - 设计**断点续传**机制:记录已处理的行号 - 添加唯一索引**防重复导入** --- #### **四、方案对比与选型建议** | 方案 | 速度 | 开发成本 | 适用场景 | |------|------|----------|----------| | 编程实现 | 中等 | 较高 | 需要数据清洗/业务逻辑处理的场景 | | 数据库原生导入 | 最快 | 低 | 纯数据搬运,无复杂处理 | | ETL工具 | 中等 | 中 | 企业级定期数据同步 | --- #### **五、扩展优化建议** 1. **预处理Excel数据** - 使用Python脚本清洗数据:过滤空值、格式化日期 ```python import pandas as pd df = pd.read_excel("data.xlsx") df = df.dropna() # 删除空值行 df.to_csv("cleaned.csv", index=False) ``` 2. **分布式处理(超大数据量)** - 采用**Spark**读取Excel分片,并行写入数据库集群 ---
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