kettle clob大量文本输出

文章详细介绍了使用Kettle处理大数据输出到文本文件时遇到的问题及解决方案,重点在于优化数据流输出机制,确保完整数据输出,避免在特定时间点停止作业导致数据不完整的情况。

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近来在工作中遇到了一个问题,就是表输入以colb字段(每一行每一个字段差不多1M左右),最后文本文件输出每一行的colb字段,由于字段本身比较大,要输出的文件有28w个之多kettle的机制是每8k作为一个流进行输出,造成在文本输出时每8k的输出,而不是完整的colb输出,(如果数据量小,倒没什么明显的影响,但是这里有28w行的数据,在文本展现的时候会有的文本输出不全面)这样在某个时间点停止作业,数据不完整,添加了阻塞,并且选中“pass all row”,会在数据流完成后,才会流向文本文件输出控件。

 

 

### Kettle 处理 CLOB 类型数据集成 ETL 解决方案 #### 使用合适的数据类型映射 当使用 Kettle 进行 ETL 操作时,确保源数据库中的 `CLOB` 字段被正确识别并映射为目标数据库支持的对象类型。如果目标数据库是 MySQL,则应考虑将 `CLOB` 映射为 `TEXT` 或者更合适的变体如 `MEDIUMTEXT` 和 `LONGTEXT`。 #### 设置正确的字符编码 为了避免同步过程中可能出现的乱码问题,在配置 Kettle 的转换作业时要特别注意设定好字符集参数。这通常涉及到调整 JDBC 驱动程序连接字符串中的字符编码属性以及在 Kettle 转换组件内的相应设置[^2]。 ```sql -- Example of setting character encoding in a connection string for MySQL jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 ``` #### 利用 Java 片段处理复杂逻辑 对于某些特定场景下的特殊需求,比如需要对 `CLOB` 数据执行额外的操作(例如截断、格式化),可以通过嵌入式的 JavaScript 步骤或者调用外部 Java 方法实现更为复杂的业务逻辑处理[^5]。 #### 应用批量加载优化性能 考虑到规模 `CLOB` 数据迁移可能会带来效率上的挑战,建议启用批处理模式以减少网络往返次数,并利用内存缓存机制提高整体吞吐量。此外,还可以探索分区策略来进一步提升容量数据传输的速度和稳定性[^1]。 #### 示例代码片段展示如何读取并保存 CLOB 数据作为文件 下面给出一段简单的例子说明怎样借助 Kettle 将存储于关系型数据库里的 BLOB/CLOB 数据导出成独立文件: ```python import os from java.io import FileOutputStream, OutputStreamWriter def clobToFile(clobData, filePath): """Converts given CLOB data into file at specified path.""" try: with open(filePath, 'w', encoding='utf-8') as f: writer = OutputStreamWriter(FileOutputStream(filePath), "UTF-8") stream = clobData.getAsciiStream() while True: chunk = stream.read(4096) if not chunk: break writer.write(chunk.decode('utf-8')) writer.close() except Exception as e: print(f"Error occurred during conversion: {str(e)}") # Assuming row contains the current record being processed by Spoon outputFilePath = "/path/to/output/" + str(row['filename']) clobToFile(row['content'], outputFilePath) ```
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