本文为您介绍SAP HANA Reader支持的数据类型、字段映射和数据源等参数及配置示例，在创建数据集成任务节点前，您可参考本文了解数据集成过程中对数据源进行数据抽取所需的参数及支持的数据类型。

背景信息

SAP HANA Reader插件通过JDBC连接器连接至远程的SAP HANA数据库，根据您配置的信息生成查询SQL语句，发送至远程SAP HANA数据库，执行该SQL语句并返回结果。然后使用数据同步自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，传递给下游Writer处理。

类型转换列表

SAP HANA Reader针对SAP HANA类型的转换列表，如下所示。
类型分类 数据源的数据类型
整数类 INT、TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT和BIGINT
浮点类 FLOAT、DOUBLE和DECIMAL
字符串类 VARCHAR、CHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT
日期时间类 DATE、DATETIME、TIMESTAMP、TIME和YEAR
布尔型 BIT和BOOL
二进制类 TINYBLOB、MEDIUMBLOB、BLOB、LONGBLOB和VARBINARY
注意
  • 除上述罗列字段类型外，其它类型均不支持。
  • SAP HANA Reader插件将tinyint（1）视作整型。

参数说明

参数 描述
username 用户名。
password 密码。
column 需要同步的字段名称。如果需要同步所有列，请使用星号（*）。
table 需要同步的表名。
jdbcUrl 连接HANA的JDBC URL。例如，jdbc:sap://127.0.0.1:30215?currentschema=TEST。
splitPk HANA表中的某个字段作为同步的切分字段，切分字段有助于多并发同步HANA表。

切分字段需要是数值整型的字段，如果没有该类型，则可以不填。

配置示例：向导模式

  1. 选择数据源。

    配置同步任务的数据来源。

    sap 来源
    参数 描述
    数据源 即上述参数说明中的datasource，通常填写您配置的数据源名称。
    表 即上述参数说明中的table。
    数据过滤 您将要同步数据的筛选条件，暂时不支持limit关键字过滤。SQL语法与选择的数据源一致。
    切分键 您可以将源数据表中某一列作为切分键，建议使用主键或有索引的列作为切分键，仅支持类型为整型的字段。
    读取数据时，根据配置的字段进行数据分片，实现并发读取，可以提升数据同步效率。
    说明 切分键与数据同步中的选择来源有关，配置数据来源时才显示切分键配置项。
  2. 字段映射，即上述参数说明中的column。
    左侧的源头表字段和右侧的目标表字段为一一对应关系。单击添加一行可以增加单个字段，鼠标放至需要删除的字段上，即可单击删除图标进行删除 。字段映射
    参数 描述
    同名映射 单击同名映射，可以根据名称建立相应的映射关系，请注意匹配数据类型。
    同行映射 单击同行映射，可以在同行建立相应的映射关系，请注意匹配数据类型。
    取消映射 单击取消映射，可以取消建立的映射关系。
    自动排版 可以根据相应的规律自动排版。
    手动编辑源表字段 请手动编辑字段，一行表示一个字段，首尾空行会被采用，其他空行会被忽略。
    添加一行 单击添加一行，您可以输入以下类型的字段：
    • 可以输入常量，输入的值需要使用英文单引号，如'abc’、'123’等。
    • 可以配合调度参数使用，例如${bizdate}等。
    • 可以输入关系数据库支持的函数，例如now()、count(1)等。
    • 如果您输入的值无法解析，则类型显示为未识别。
  3. 通道控制。通道配置
    参数 描述
    任务期望最大并发数 数据同步任务内，可以从源并行读取或并行写入数据存储端的最大线程数。向导模式通过界面化配置并发数，指定任务所使用的并行度。
    同步速率 设置同步速率可以保护读取端数据库，以避免抽取速度过大，给源库造成太大的压力。同步速率建议限流，结合源库的配置，请合理配置抽取速率。
    错误记录数 错误记录数，表示脏数据的最大容忍条数。
    分布式处理能力

    数据同步时，可以将任务切片分散到多台执行节点上并发执行，提高同步速率。该模式下，配置较大任务并发数会增加数据存储访问压力，如需使用该功能，请提前评估数据存储的访问负载。该功能仅支持在独享数据集成资源组配置，详情请参见独享数据集成资源组和新增和使用独享数据集成资源组。

配置示例：脚本模式

本文为您提供单库单表和分库分表的配置示例：
  • 配置单库单表
    {
    "type":"job",
    "version":"2.0",//版本号。
    "steps":[
        {
            "stepType":"saphana",//插件名。
            "parameter":{
                "column":[//列名。
                    "id"
                ],
                "connection":[
                    {   "querySql":["select a,b from join1 c join join2 d on c.id = d.id;"], //使用字符串的形式，将querySql写在connection中。
                        "datasource":"",//数据源。
                        "table":[//表名，即使只有一张表，也必须以[]的数组形式书写。
                            "xxx"
                        ]
                    }
                ],
                "where":"",//过滤条件。
                "splitPk":"",//切分键。
                "encoding":"UTF-8"//编码格式。
            },
            "name":"Reader",
            "category":"reader"
        },
        {
            "stepType":"stream",
            "parameter":{},
            "name":"Writer",
            "category":"writer"
        }
    ],
    "setting":{
        "errorLimit":{
            "record":"0"//错误记录数。
        },
        "speed":{
            "throttle":true,//当throttle值为flase时，mbps参数不生效，表示不限流；当throttle值为true时,表示限流。
            "concurrent":1, //作业并发数。
            "mbps":"12"//限流
        }
    },
    "order":{
        "hops":[
            {
                "from":"Reader",
                "to":"Writer"
            }
        ]
    }
}
  • 配置分库分表
    说明 分库分表是指在SAP HANA Reader端可以选择多个SAP HANA数据表，且表结构保持一致。 
    {
    "type": "job",
    "version": "1.0",
    "configuration": {
        "reader": {
            "plugin": "saphana",
            "parameter": {
                "connection": [
                    {
                        "table": [
                            "tbl1",
                            "tbl2",
                            "tbl3"
                        ],
                        "datasource": "datasourceName1"
                    },
                    {
                        "table": [
                            "tbl4",
                            "tbl5",
                            "tbl6"
                        ],
                        "datasource": "datasourceName2"
                    }
                ],
                "singleOrMulti": "multi",
                "splitPk": "db_id",
                "column": [
                    "id", "name", "age"
                ],
                "where": "1 < id and id < 100"
            }
        },
        "writer": {            
        }
    }
}