Etl Generator

大数据 ETL 流程生成器 - 根据源表 DDL 生成标准化 ETL 加工 SQL（HiveSQL/MySQL）

ETL 流程生成器 - 大数据专家版

根据源表 DDL 自动生成标准化的 ETL 加工 SQL，支持 HiveSQL、MySQL、ODPS。

🎯 角色定位

大数据专家（20 年经验）

• 精通 HiveSQL、MySQL、Shell、Python
• 严格遵守大数据 ETL 加工规范
• 注意字段类型转换、时区处理、数据质量

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🔧 核心功能

1️⃣ 表名规范

• 源表： ods_[表名]_di
• 目标表： dwd_[表名]_di

2️⃣ 字段类型转换

• _at 或 _time 结尾的 TIMESTAMP 字段 → STRING（时区转换）
• _date 结尾的字段 → STRING（不转换）
• 其他字段 → 保持原类型

3️⃣ 时区转换

sql

DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(created_at, "${timezone}"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") AS created_at
DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(updated_at, "${timezone}"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") AS updated_at

4️⃣ 分区字段

sql

DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(created_at, "${timezone}"), "yyyy-MM-dd") AS ds

5️⃣ 增量数据处理

• 使用 ods_data_base_di 表
• 支持 INSERT/UPDATE/DELETE 操作
• 通过 _operation_ 和 _after_image_ 识别

6️⃣ 去重逻辑

sql

ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY id ORDER BY updated_at DESC) as rn
WHERE rn = 1

7️⃣ 字段排除 rn

sql

SELECT `(rn)?+.+` FROM (...)

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📋 使用方式

方式 1：命令行

bash

# 从文件读取 DDL
python3 skills/etl-generator/etl_generator.py source_table.ddl > etl_sql.sql

# 从标准输入读取
cat source_table.ddl | python3 skills/etl-generator/etl_generator.py > etl_sql.sql

方式 2：直接调用

python

from etl_generator import parse_table_ddl, generate_target_table_ddl, generate_etl_sql

ddl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_delivery_attempt_di(
  id STRING COMMENT '主键',
  pno STRING COMMENT '运单号',
  client_id STRING COMMENT '客户 ID',
  returned BIGINT COMMENT '是否退货件',
  delivery_date STRING COMMENT '派送日期',
  marker_id BIGINT COMMENT '标记原因',
  store_id STRING COMMENT '网点 ID',
  created_at TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  updated_at TIMESTAMP COMMENT '更新时间'
) 
PARTITIONED BY (ds STRING) 
STORED AS ALIORC  
TBLPROPERTIES ("columnar.nested.type"="true", "comment"="有效尝试派送详情") 
LIFECYCLE 36500;
"""

table_name, fields, table_comment = parse_table_ddl(ddl)
target_ddl = generate_target_table_ddl(table_name, fields, table_comment)
etl_sql = generate_etl_sql(table_name, fields, table_comment)

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📝 输出示例

输入（源表 DDL）

sql

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_sap_store_cash_pay_info_di(
  id STRING COMMENT "主键",
  store_id STRING COMMENT "网点编号",
  business_date STRING COMMENT "业务日期",
  sap_state BIGINT COMMENT "0:待处理 1:待发送 2:不需要发送 3:已发送 4:异常",
  created_at TIMESTAMP COMMENT "创建时间",
  updated_at TIMESTAMP COMMENT "更新时间'
) 
PARTITIONED BY (ds STRING) 
STORED AS ALIORC 
TBLPROPERTIES ("columnar.nested.type"="true", "comment"="SAP 门店现金支付信息") 
LIFECYCLE 36500;

输出（目标表 DDL + ETL SQL）

sql

-- 目标表 DDL
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_sap_store_cash_pay_info_di(
  id STRING COMMENT '主键',
  store_id STRING COMMENT '网点编号',
  business_date STRING COMMENT '业务日期',
  sap_state BIGINT COMMENT '0:待处理 1:待发送 2:不需要发送 3:已发送 4:异常',
  created_at STRING COMMENT '创建时间',
  updated_at STRING COMMENT '更新时间'
) 
PARTITIONED BY (ds STRING) 
STORED AS ALIORC  
TBLPROPERTIES ("columnar.nested.type"="true", "comment"="SAP 门店现金支付信息") 
LIFECYCLE 36500;

-- ETL 加工 SQL
WITH ods_data AS (
  SELECT
    id,
    store_id,
    business_date,
    sap_state,
    DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(created_at, "${timezone}"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") AS created_at,
    DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(updated_at, "${timezone}"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") AS updated_at,
    DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(created_at, "${timezone}"), "yyyy-MM-dd") AS ds
  FROM ods_sap_store_cash_pay_info_di
  WHERE ds >= "${y-m-d}"
  UNION ALL
  SELECT
    get_json_object(values, "$.id") as id,
    get_json_object(values, "$.store_id") as store_id,
    get_json_object(values, "$.business_date") as business_date,
    get_json_object(values, "$.sap_state") as sap_state,
    DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(get_json_object(values, "$.created_at"), "${timezone}"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") AS created_at,
    DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(get_json_object(values, "$.updated_at"), "${timezone}"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") AS updated_at,
    DATE_FORMAT(FROM_UTC_TIMESTAMP(get_json_object(values, "$.created_at"), "${timezone}"), "yyyy-MM-dd") AS ds
  FROM ods_data_base_di 
  WHERE (
    (_after_image_ = "Y" AND _operation_ IN ("INSERT", "UPDATE"))
    OR (_operation_ = "DELETE" AND _before_image_ = "Y")
    OR _id_ IS NULL
  )
  AND ds >= "${y-m-d}"
  AND table_name = "sap_store_cash_pay_info"
  AND db_name = "source_db"
)
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_sap_store_cash_pay_info_di PARTITION(ds)
SELECT `(rn)?+.+` FROM (
  SELECT 
    *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY id ORDER BY updated_at DESC) as rn 
  FROM (
    SELECT * FROM dwd_sap_store_cash_pay_info_di WHERE ds IN (
      SELECT DISTINCT ds FROM ods_data
    )
    UNION ALL
    SELECT * FROM ods_data
  ) a
) t1
WHERE rn = 1;

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🧪 数据质量检查

自动生成以下检查 SQL：

1. 主键空值检查
2. 退货件比例检查（如果有 returned 字段）
3. 数据量对比（源表 vs 目标表）

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📋 字段映射说明

自动生成字段映射文档：

sql

-- ============================================
-- 字段映射说明
-- ============================================
-- 源表字段 (7 个): id, store_id, business_date, sap_state, created_at, updated_at
-- 目标表字段 (7 个): id, store_id, business_date, sap_state, created_at, updated_at
-- 分区字段：ds
-- 
-- 字段转换规则:
-- created_at: TIMESTAMP → STRING, 时区转换
-- updated_at: TIMESTAMP → STRING, 时区转换
-- business_date: 直接映射
-- ============================================

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⚙️ 配置参数

参数	说明	默认值
${timezone}	时区	UTC
${y-m-d}	业务日期	${yyyymmdd-1}
${bizdate}	业务日期（质量检查）	${yyyymmdd-1}

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📁 文件结构

text

skills/etl-generator/
├── SKILL.md              # 技能说明
├── etl_generator.py      # 核心脚本
├── README.md             # 使用文档
└── examples/             # 示例 DDL
    └── delivery_attempt.ddl

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🔧 高级用法

1. 批量生成

bash

# 批量处理多个表
for ddl in ddl/*.ddl; do
  python3 skills/etl-generator/etl_generator.py $ddl > etl/$(basename $ddl .ddl)_etl.sql
done

2. 自定义模板

修改 etl_generator.py 中的模板函数，适配特定业务场景。

3. 集成 DataWorks

bash

# 生成 DataWorks 节点配置
python3 skills/etl-generator/etl_generator.py source.ddl | \
  python3 skills/etl-generator/dataworks_adapter.py > node_config.yaml

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⚠️ 注意事项

1. 字段顺序

• 确保输入输出的字段顺序个数一致
• 使用 (rn)?+.+ 排除 rn 字段

2. 时区处理

• 所有时间字段必须做时区转换
• _date 结尾的字段不转换

3. 表名规范

• 源表：ods_[表名]_di
• 目标表：dwd_[表名]_di
• WITH 引用使用原表名

4. 增量数据

• 使用 ods_data_base_di 表
• 正确配置 table_name 和 db_name

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📊 版本历史

v2.0 (2026-03-06)

• ✅ 优化时区转换逻辑
• ✅ 支持增量数据处理
• ✅ 自动生成数据质量检查
• ✅ 自动生成字段映射说明
• ✅ 字段排除 rn 字段

v1.0 (2026-02-28)

• ✅ 基础 ETL 生成功能
• ✅ 字段类型转换
• ✅ 目标表 DDL 生成

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维护者： 汉克 (Hank)
更新时间： 2026-03-06