Datastage开发规范

### Datastage开发规范详解 #### 一、概述 在企业数据处理与集成的过程中，DataStage作为一款强大的ETL工具，其重要性不言而喻。为了确保DataStage项目的高质量完成，制定一套完整的开发规范显得尤为关键。本文档旨在提供一套详尽的DataStage开发规范，涵盖工程部署、命名规则以及JOB设计等多个方面。 #### 二、规范正文 ##### 2.1 DataStage工程部署规范 ###### 2.1.1 工程划分 - **规则1.1.1**：每个主题应对应一个独立的DataStage工程。除了公共主题（如PUBLIC）之外，工程名应当遵循“领域_主题名称”的命名规则。具体来说： - 财经领域的工程名前缀为：FIN - 供应链领域的工程名前缀为：SCM - 产品体系领域的工程名前缀为：PSM - 人力资源领域的工程名前缀为：HR 这样的划分有助于清晰地识别各个项目，并且便于管理和维护。 - **建议1.1.1**：考虑到性能和管理效率，每个工程中的JOB数量不应超过500个。一旦达到或超过这个数字，建议对工程进行拆分，以便更好地进行管理。 ##### 2.1.2 工程属性设置 - **规则1.2.1**：所有DataStage工程的NLS（National Language Support）字符集都应当统一设置为UTF-8。这是因为UTF-8字符集可以支持全球各种语言，有助于提高系统的国际化能力。 - **规则1.2.2**：为确保数据的安全性和一致性，需要在工程的UserDefined环境变量中设置一系列参数。具体包括但不限于： - `APT_ORACLE_NO_OPS`：用于控制Oracle操作的行为，默认值为1。 - `ORA_INSERT_ARRAY_SIZE`：控制插入操作的数组大小，默认值为10。 - `bl_data_source`、`bl_password`、`bl_user_name`：用于连接业务层数据库的数据源名称、加密后的密码和用户名。 - `dm_data_source`、`dm_password`、`dm_user_name`：用于连接数据仓库的相应参数。 - `dw_data_source`、`dw_password`、`dw_user_name`：用于连接数据仓库执行源的相应参数。 - `end_date`：表示计划结束日期的字符串。 通过这种方式，可以确保所有工程的一致性和安全性。 ##### 2.1.3 工程目录结构 虽然文档中未详细描述具体的目录结构，但在实际应用中，建议根据以下原则构建工程目录： - **Source Code**：存放所有JOB和Stage文件。 - **Libraries**：存放外部库文件和其他资源文件。 - **Documentation**：存放文档和技术规范。 - **Scripts**：存放脚本文件，例如shell脚本或批处理脚本等。 - **Logs**：存放日志文件，方便后期追踪和调试。 这样的目录结构有助于保持代码的整洁和有序，也便于团队成员之间的协作。 ##### 2.2 DataStage ETL命名规范 命名规范对于保持代码的可读性和维护性至关重要。良好的命名规则可以帮助开发人员更快地理解和定位问题。 - **3.2.1 DataStage对象缩写命名规范**：为常见的DataStage对象定义固定的缩写规则，比如： - `DS`：代表DataStage。 - `DSF`：代表DataStage Flow。 - `DSS`：代表DataStage Stage。 - **3.2.2 Stage及JOB命名规范**：Stage和JOB的命名应简洁明了，能够反映其功能或目的。例如： - `DSF_LoadCustomer`: 表示加载客户数据的Flow。 - `DSS_CleanseAddress`: 表示清洗地址数据的Stage。 - **3.2.3 JOB参数命名规范**：JOB参数应当具有明确的意义，避免使用过于通用的名称。例如： - `pStartDt`: 表示起始日期。 - `pEndDt`: 表示结束日期。 - **3.2.4 Stage变量命名规范**：Stage变量应当使用有意义的名称，并遵循一致的命名风格。例如： - `vCustId`: 表示客户ID。 - `vOrderTotal`: 表示订单总额。 ##### 2.3 DataStage JOB设计规范 JOB的设计直接关系到整个ETL流程的效率和稳定性。 - **3.3.1 JOB参数设置规范**：JOB参数应包括必要的输入和输出参数，以及可能需要的其他配置项。例如： - 输入参数：数据源路径、日期范围等。 - 输出参数：错误信息、处理结果等。 - **3.3.2 JOB属性设置规范**：确保JOB的各项属性被正确设置，包括错误处理策略、并发限制等。 - **3.3.3 JOB ETL过程设计规范**：在设计ETL流程时，需要考虑数据质量控制、异常处理机制等方面。例如： - 数据清洗阶段应包括去除重复记录、修正格式错误等功能。 - 错误处理阶段应设计有容错机制，防止因为小错误导致整个JOB失败。 #### 三、总结 通过以上规范的制定和实施，不仅能够提升DataStage项目的开发效率和质量，还能降低后期维护的成本。此外，这些规范也有助于形成一套标准化的工作流程，促进团队间的协作和沟通。在未来的工作中，还应持续关注DataStage的新特性和发展趋势，不断优化和完善现有的开发规范。