使用SpringBatch如何实现将txt文件写入数据库

使用Spring Batch如何实现将txt文件写入数据库?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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1、创建 Maven 项目,并在 pom.xml 中添加依赖


 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-parent
 1.5.2.RELEASE


 1.8


 
  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-batch
 
 
  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-data-jpa
 
 
  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-test
  test
 
 
  org.mybatis.spring.boot
  mybatis-spring-boot-starter
  1.2.0
 
 
 
  org.projectlombok
  lombok
  1.12.6
 
 
  org.apache.commons
  commons-lang3
  3.4
 
 
 
  MySQL
  mysql-connector-java
  runtime
 
 
  com.alibaba
  druid
  1.0.26
 
 
  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-web
 

这里是这个小项目中用到的所有依赖,包括连接数据库的依赖以及工具类等。

2、编写 Model 类

我们要从文档中读取的有效列就是 uid,tag,type,就是用户 ID,用户可能包含的标签(用于推送),用户类别(用户用户之间互相推荐)。

UserMap.java 中的 @Entity,@Column 注解,是为了利用 JPA 生成数据表而写的,可要可不要。

UserMap.java

@Data
@EqualsAndHashCode
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
//@Entity(name = "user_map")
public class UserMap extends BaseModel {
 @Column(name = "uid", unique = true, nullable = false)
 private Long uid;
 @Column(name = "tag")
 private String tag;
 @Column(name = "type")
 private Integer type;
}

3、实现批处理配置类

BatchConfiguration.java

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {
 @Autowired
 public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
 @Autowired
 public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
 @Autowired
 @Qualifier("prodDataSource")
 DataSource prodDataSource;
 @Bean
 public FlatFileItemReader reader() {
  FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader<>();
  reader.setResource(new ClassPathResource("c152.txt"));
  reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {{
   setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer("|") {{
    setNames(new String[]{"uid", "tag", "type"});
   }});
   setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper() {{
    setTargetType(UserMap.class);
   }});
  }});
  return reader;
 }
 @Bean
 public JdbcBatchItemWriter importWriter() {
  JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
  writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
  writer.setSql("INSERT INTO user_map (uid,tag,type) VALUES (:uid, :tag,:type)");
  writer.setDataSource(prodDataSource);
  return writer;
 }
 @Bean
 public JdbcBatchItemWriter updateWriter() {
  JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
  writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
  writer.setSql("UPDATE user_map SET type = (:type),tag = (:tag) WHERE uid = (:uid)");
  writer.setDataSource(prodDataSource);
  return writer;
 }
 @Bean
 public UserMapItemProcessor processor(UserMapItemProcessor.ProcessStatus processStatus) {
  return new UserMapItemProcessor(processStatus);
 }
 @Bean
 public Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener) {
  return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
    .incrementer(new RunIdIncrementer())
    .listener(listener)
    .flow(importStep())
    .end()
    .build();
 }
 @Bean
 public Step importStep() {
  return stepBuilderFactory.get("importStep")
    .chunk(100)
    .reader(reader())
    .processor(processor(IMPORT))
    .writer(importWriter())
    .build();
 }
 @Bean
 public Job updateUserJob(JobCompletionNotificationListener listener) {
  return jobBuilderFactory.get("updateUserJob")
    .incrementer(new RunIdIncrementer())
    .listener(listener)
    .flow(updateStep())
    .end()
    .build();
 }
 @Bean
 public Step updateStep() {
  return stepBuilderFactory.get("updateStep")
    .chunk(100)
    .reader(reader())
    .processor(processor(UPDATE))
    .writer(updateWriter())
    .build();
 }
}

prodDataSource 是假设用户已经设置好的,如果不知道怎么配置,也可以参考之前的文章进行配置:Springboot 集成 Mybatis。

reader(),这方法从文件中读取数据,并且设置了一些必要的参数。紧接着是写操作 importWriter()updateWriter() ,读者看其中一个就好,因为我这里是需要更新或者修改的,所以分为两个。

processor(ProcessStatus status) ,该方法是对我们处理数据的类进行实例化,这里我根据 status 是 IMPORT 还是 UPDATE 来获取不同的处理结果。

其他的看代码就可以看懂了,哈哈,不详细说了。

4、将获得的数据进行清洗

UserMapItemProcessor.java

public class UserMapItemProcessor implements ItemProcessor {
 private static final int MAX_TAG_LENGTH = 200;
 
 private ProcessStatus processStatus;
 public UserMapItemProcessor(ProcessStatus processStatus) {
  this.processStatus = processStatus;
 }
 @Autowired
 IUserMapService userMapService;
 private static final String TAG_PATTERN_STR = "^[a-zA-Z0-9\\u4E00-\\u9FA5_-]+$";
 public static final Pattern TAG_PATTERN = Pattern.compile(TAG_PATTERN_STR);
 private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(UserMapItemProcessor.class);
 @Override
 public UserMap process(UserMap userMap) throws Exception {
  Long uid = userMap.getUid();
  String tag = cleanTag(userMap.getTag());
  Integer label = userMap.getType() == null ? Integer.valueOf(0) : userMap.getType();
  if (StringUtils.isNotBlank(tag)) {
   Map params = new HashMap<>();
   params.put("uid", uid);
   UserMap userMapFromDB = userMapService.selectOne(params);
   if (userMapFromDB == null) {
    if (this.processStatus == ProcessStatus.IMPORT) {
     return new UserMap(uid, tag, label);
    }
   } else {
    if (this.processStatus == ProcessStatus.UPDATE) {
     if (!tag.equals(userMapFromDB.getTag()) && !label.equals(userMapFromDB.getType())) {
      userMapFromDB.setType(label);
      userMapFromDB.setTag(tag);
      return userMapFromDB;
     }
    }
   }
  }
  return null;
 }
 /**
  * 清洗标签
  *
  * @param tag
  * @return
  */
 private static String cleanTag(String tag) {
  if (StringUtils.isNotBlank(tag)) {
   try {
    tag = tag.substring(tag.indexOf("{") + 1, tag.lastIndexOf("}"));
    String[] tagArray = tag.split(",");
    Optional reduce = Arrays.stream(tagArray).parallel()
      .map(str -> str.split(":")[0])
      .map(str -> str.replaceAll("\'", ""))
      .map(str -> str.replaceAll(" ", ""))
      .filter(str -> TAG_PATTERN.matcher(str).matches())
      .reduce((x, y) -> x + "," + y);
    Function str = (s -> s.length() > MAX_TAG_LENGTH ? s.substring(0, MAX_TAG_LENGTH) : s);
    return str.apply(reduce.get());
   } catch (Exception e) {
    LOG.error(e.getMessage(), e);
   }
  }
  return null;
 }
 protected enum ProcessStatus {
  IMPORT,
  UPDATE;
 }
 public static void main(String[] args) {
  String distinctTag = cleanTag("Counter({'《重新定义》': 3, '轻想上的轻小说': 3, '小说': 2, 'Fate': 2, '同人小说': 2, '雪狼八组': 1, " +
    "'社会': 1, '人文': 1, '短篇': 1, '重新定义': 1, 'AMV': 1, '《FBD》': 1, '《雪狼六组》': 1, '战争': 1, '《灰羽联盟》': 1, " +
    "'谁说轻想没人写小说': 1})");
  System.out.println(distinctTag);
 }
}

读取到的数据格式如 main() 方法所示,清理之后的结果如:

轻想上的轻小说,小说,Fate,同人小说,雪狼八组,社会,人文,短篇,重新定义,AMV,战争,谁说轻想没人写小说 。

去掉了特殊符号以及数字等。使用了 Java8 的 Lambda 表达式。

并且这里在处理的时候,判断如果该数据用户已经存在,则进行更新,如果不存在,则新增。

5、Job 执行结束回调类

JobCompletionNotificationListener.java

@Component
public class JobCompletionNotificationListener extends JobExecutionListenerSupport {
 private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(JobCompletionNotificationListener.class);
 private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
 @Autowired
 public JobCompletionNotificationListener(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
  this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
 }
 @Override
 public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
  System.out.println("end .....");
 }
}

具体的逻辑可自行实现。

完成以上几个步骤,运行项目,就可以读取并写入数据到数据库了。

使用Spring Batch如何实现将txt文件写入数据库

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