DataStage 最佳实践之读取解析EXCEL文件

在上期发布的文章《分分钟让你学会使用DataStage连通企业级数据库》中，给大家详细介绍过DataStage广泛支持各种异构平台的数据库，提供多种功能强大、类型丰富的数据库连接器，满足企业数据集成所需：

• 提供企业级数据库连接器，例如DB2 Connector, Oracle Connector，Teradata Connector等；自带原生API接口，支持各种优化选项，实现高性能数据抽取和加载。
• 提供JDBC连接器(JDBC Connector)，功能更加灵活，不仅支持传统数据库，而且还支持NoSQL数据库，例如Cloudant，MongoDB，Hive，Cassandra等。
• 提供ODBC连接器(ODBC Connector)，支持所有提供ODBC驱动的数据库。

DataStage不仅可以全面支持结构化数据，同样也支持对非结构化数据的访问，例如TXT、CSV、XML、COBOL和Excel文件。今天与大家分享的最佳实践，就是如何通过DataStage的Unstructured Data组件来访问和读取Excel文件。

场景一：指定Sheet名和数据范围进行数据抽取

1. Excel文件名为Employee1.xls，包括3个sheet(sheet1, sheet2, sheet3),其中sheet1存放的是员工及部门信息，sheet2和sheet3都为空，数据样本如下：

2. 设计DataStage作业，从Employee1.xls文件的sheet1表单中抽取属于部门DEPT_B01的员工信息，并输出到文本文件。

• 文件名：Excel源文件的文件名及目录路径；
• 范围选项：指定整个数据范围，表示从下面的范围表达式中读取数据；
• 范围表达式：指定读取数据的具体范围，即sheet1表单的A16:K28；
• 列标题：数据范围的第一行，表示第一行为字段名，所以从第二行开始抽取数据；
• Excel 列：对字段进行过滤，输出结果不保留源Excel sheet1表单的“PHONE NO”和“BIRTH DATE” 两个字段；

3. 编译并运行作业，结果数据如下：

场景二：对Excel文件中的所有sheet统一进行数据抽取

1、Excel文件名为Employee2.xls，包括4个sheet，分别存放DEPT A00，DEPT B01，DEPT C01，DEPT D01这四个部门的员工信息；并且，这4个sheet的数据结构一致，每个sheet的第3行都表示字段名。数据样本如下:

2. 设计DataStage作业，从Employee2.xls文件的所有表单中抽取属于各个部门的员工信息，并统一输出到文本文件。

• 文件名：Excel源文件的文件名及目录路径；
• 范围选项：指定起始行，表示从下面的范围表达式中读取起始行以下的所有记录；
• 范围表达式：指定起始行的具体位置，即A3:H3；因为没有指定sheet名，所以遍历所有sheet；
• 列标题：数据范围的第一行，表示第一行为字段名，所以从第二行开始抽取数据；
• 映射：新增字段，在输出结果中新增两个字段“SheetName”和“EMAIL_ADDRESS”，分别表示工作表单名称和邮件地址；

3. 编译并运行作业，结果数据如下：

场景三：对Excel文件中的多个sheet分别进行数据抽取

1. Excel文件名为Employee3.xls，包括2个sheet(Departments，Employees)，分别存放部门信息和员工信息；并且，这2个sheet的数据结构不一致。数据样本如下:

2. 设计DataStage作业，从Employee3.xls文件的多个表单中分别抽取部门信息和员工信息，输出到不同的文本文件。

• 文件名：Excel源文件的文件名及目录路径；
• 范围选项：指定整个数据范围，表示从下面的范围表达式中读取数据；
• 范围表达式：指定读取数据的具体范围，即Departments表单的A2:C6以及Employees表单的A2:L34；
• 列标题：数据范围的第一行，表示第一行为字段名，所以从第二行开始抽取数据；

3. 编译并运行作业，结果数据如下

总结：

InfoSphere DataStage不仅能灵活解析并读取Excel多表单文件，而且还能实现创建或写入Excel文件，更能支持多种类型的非结构化数据，

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via：华南IBM大数据支持团队

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