文本数据
在数据分析时使用的数据，通常有两类来源：数据库或文件数据。相对于数据库数据，文件数据具有部署发布简便的特点。但是，由于文件数据往往需要整体使用，需要一次读入内存，这样在处理大数据时，文件数据就显得难以使用了。为了解决这样的难题，在集算器中提供了对大数据的支持，可以用游标来读取文件数据，使得文件数据的使用更为方便。
在这里，我们通过最常见的外存文件数据——文本，了解文件数据在集算器中的使用。
文本文件数据的基本使用
如果需要读入文本文件中的数据，可以使用file函数和import函数。如文本文件empolyee.txt中，保存了500名员工的信息，如下：
|
EID |
NAME |
SURNAME |
GENDER |
STATE |
BIRTHDAY |
HIREDATE |
DEPT |
SALARY |
|
1 |
Rebecca |
Moore |
F |
California |
1984-09-28 |
2015-01-18 |
R&D |
7000 |
|
2 |
Ashley |
Wilson |
F |
New York |
1990-05-28 |
2018-01-23 |
Finance |
11000 |
|
3 |
Rachel |
Johnson |
F |
New Mexico |
1980-10-25 |
2020-10-09 |
Sales |
9000 |
|
4 |
Emily |
Smith |
F |
Texas |
1995-01-14 |
2016-06-23 |
HR |
7000 |
|
5 |
Ashley |
Smith |
F |
Texas |
1985-03-21 |
2014-06-08 |
R&D |
16000 |
|
6 |
Matthew |
Johnson |
M |
California |
1994-05-16 |
2015-05-16 |
Sales |
11000 |
|
7 |
Alexis |
Smith |
F |
Illinois |
1982-06-25 |
2012-06-24 |
Sales |
9000 |
|
8 |
Megan |
Wilson |
F |
California |
1989-02-25 |
2014-02-26 |
Marketing |
11000 |
|
9 |
Victoria |
Davis |
F |
Texas |
1993-10-15 |
2019-10-16 |
HR |
3000 |
|
… |
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在集算器中使用文本数据作为数据表使用时，对其中的格式是有要求的：记录之间用回车分隔，每个字段之间用制表符tab分隔。通过简单的代码，就可以将文本数据导入：
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|
A |
|
1 |
=file("employee.txt") |
|
2 |
=A1 .import@t() |
|
3 |
=A1 .import() |
在集算器中，import函数用来将文件中的数据读入为序表。其中，A1中创建文件对象，当文件名中未指定路径时，将到设置中的主路径中寻找。在菜单栏中选择Tool>Options，即可在Option窗口的Environment页面中，查看或设置主路径：
A2将文件导入为报表，使用import函数时，添加了@t选项，导入时会将文本文件的第一行读为各列的名称。为了对比，在A3中导入时未使用选项。执行后，A2中读入的序表如下：
如果文件中，各个字段之间的分隔符并非tab，如csv文件是使用逗号来分隔字段的，此时在使用import时，也可以指定分隔符。如修改A2中的代码为：=A1 .import@t(;,",")。
A3中读入的序表如下：
可以看到，当未使用@t选项时，将自动生成序表的字段名，按位置命名为_1,_2,_3等。
在将文本文件中的数据读入时，数据的数据类型会按照第一行数据自动解析。由于empolyee.txt的第一行数据是字段名，因此A3中各个字段的数据都会解析为字符串。如上面结果中的_1列与_9列，都是字符串，因此在展现时都是靠左对齐的；在A2结果中的EID字段和SALARY字段中的数据则是整数，展现时靠右对齐。
将文本文件导入为序表时，也可以只选择其中的部分字段。如：
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|
A |
|
1 |
=file("employee.txt") |
|
2 |
=A1 .import@t(EID,NAME,BIRTHDAY,SALARY) |
|
3 |
=A1 .import(#1,#2,#6,#9) |
A2中添加@t选项，指定选出字段时可以直接使用字段名，数据如下：
A3中没有读入字段名，指定选出字段时，只能使用字段序号，用#i的格式指定。读入序表如下：
在前面提到，文本文件导入时，数据类型会根据第一行的数据类型自动解析。如果需要特定的数据类型，可以在选择部分数据时，指定导入字段的数据类型。如：
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|
A |
|
1 |
=file("employee.txt") |
|
2 |
=A1 .import@t(EID:string,NAME,BIRTHDAY:date,SALARY:int) |
|
3 |
=A1 .import(#1:string,#2,#6:date,#9:int) |
在集算器中指定字段类型时，可以使用以下几种设定：
|
设定 |
string |
int |
float |
long |
decimal |
date |
datetime |
time |
bool |
|
类型 |
字符串 |
整数 |
浮点数 |
长整数 |
长实数 |
日期 |
日期时间 |
时间 |
布尔型 |
如果需要进一步了解各个数据类型的信息，可以查看基本数据类型。
在A2中，读入数据时，指定EID字段为字符串，BIRTHDAY为日期，SALARY为整数。执行后，A2中序表如下：
A3中对各个字段类型的设定与A2相同，读取到的序表如下：
可以发现，在指定了某一列的数据类型时，如果某些数据无法解析为指定类型，将自动解析，如第一行标题行中的数据，会自动解析为字符串。
关于数据导入之后的计算，请参阅使用序表与排列。
除了将文本数据导入为序表，在集算器中，也可以将数据导出到文本文件中。导出时，通常使用序表或者排列中的数据，但也可以用普通序列。导出到文件时需要使用export函数，如：
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|
A |
|
1 |
=file("employee1.txt") |
|
2 |
=create(EID,NAME).record([1,"Frank",2,"Harry"]) |
|
3 |
>A1.export(A2) |
A1中创建文件对象，准备将数据存储到employee1.txt中，此时文件仍然存储在报表的主路径中。A2中新建了一个序表，并填入了2条记录如下：
A3中，将序表中的数据导出到文件，employee1.txt中数据如下：
在导出时也可以添加@t选项导出列名，也可以导出部分字段。如将A3中的代码修改为>A1.export@t(A2,NAME)，导出后，文件employee1.txt中数据如下：
在导出文件时，字段之间默认使用制表符Tab作分隔，与import的使用类似，在export时也可以指定其它分隔符。如：
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|
A |
|
1 |
=file("employee2.txt") |
|
2 |
=create(EID,NAME).record([1,"Frank",2,"Harry"]) |
|
3 |
>A1.export@t(A2;"_") |
在A3中用export函数输出文本文件时，在分号后指定了"_"为分隔符，此时输出的文件employee2.txt中数据如下：
在数据分析处理中，CSV文件是比较常用的，这种文件常为逗号分隔的文本文件，在使用逗号作为分隔符时，可以在export函数中指定，也可以添加@c选项，表示用逗号作为分隔符，如：
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|
A |
|
1 |
=file("employee3.csv") |
|
2 |
=create(EID,NAME).record([1,"Frank",2,"Harry"]) |
|
3 |
>A1.export@tc(A2) |
此时输出的文件employee3.csv用Excel及文本工具打开结果分别如下：
在导入文本文件数据时，也可以添加@c选项使用逗号作为分隔符。
除了使用文本数据，在集算器中还可以使用集文件，只需在export或者import时添加@b选项即可，有关内容将在集文件 中讲述。
分批处理大数据文本文件
当文件中的数据量比较大时，全部读入内存就有可能造成内存溢出，这种时候就需要读取文件中的部分数据。在使用import时，还可以使用分段参数，分段读取数据。如：
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|
A |
|
1 |
=file("PersonnelInfo.txt") |
|
2 |
=A1.import@t(;100:500) |
|
3 |
=A1.import@t(;101:500) |
文本文件PersonnelInfo.txt中，存储了一批员工资料。A2和A3在使用import函数时，在分号后添加了分段参数，如100:500，此时A2读取数据时，将数据分为500份，读取其中的第100份，结果如下：
A3中继续读取第101份，结果如下：
可以发现，在分块读取时，集算器也会调整位置使得读取时整条读入记录，同时保证读取时数据的连续性，避免出现重复或遗漏。
需要注意的是，在import函数中，用分段的方法来分多次从文件中读取数据时，由于每条记录占用的字节数不定，因此每次读到的数据条数也是有变化的。由于同样的原因，也是无法直接获取指定某行的数据的。如果想找到指定位置的某行记录，只有遍历读取它前面的所有数据，效率低下。如果需要精确访问记录，可以使用外存文件游标来处理，将在下一节内容中介绍。
将大数据文件分段，这样就可以把单文件的计算任务拆分为多个子任务执行。因此，分段读取数据对于集群计算很有意义，在服务器 中，将讲解如何在集群计算中分批处理大数据文件。
在面对大数据的计算时，在输出数据到文本文件时，同样会受到内存的限制。由于数据无法一次读入到内存，也就不能简单export到某个文件。对于大数据的输出，同样可以分批处理，使用时需要在export函数中添加@a选项，每次输出时，都在已有的数据后面添加导出。如：
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|
A |
B |
|
1 |
=file("PersonnelInfo.txt") |
=file("PersonnelInfo1.txt") |
|
2 |
for 500 |
=A1 .import@t(ID,Name,State;A2:500,) |
|
3 |
|
>B1.export@at(B2) |
在A2中执行循环，分500次读出PersonnelInfo.txt中的数据，并选择部分字段存储到新文件PersonnelInfo1.txt中。在存储时，添加了@at选项，输出列名，同时每次写数据时都用附加的方式。执行后，文件PersonnelInfo1.txt中数据如下：
如果没有添加@a选项，在输出时则会把文件中原有数据清除。
使用游标访问大数据文本文件
在处理大数据文本文件时，更方便的用法是使用游标。用文本文件生成外存文件游标后，就可以方便地调用各种游标函数了。如：
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|
A |
|
1 |
=file("PersonnelInfo.txt") |
|
2 |
=A1.cursor@t(ID,Name,Gender,State) |
|
3 |
>A2.skip(10000) |
|
4 |
=A2.fetch(1000) |
|
5 |
=A2.fetch(1000) |
|
6 |
>A2.close() |
A2中用cursor函数创建文件游标，其中添加@t选项将文件中的第1行作为列名。在A3中跳过前10,000条记录，接着在A4和A5中各读出1,000条记录如下：
使用游标，可以方便快捷地按位置读取数据。在使用f.cursor() 生成游标时，与第1节中介绍的f.import() 类似，也可以选择所需的字段，或者指定某个字段的数据类型。
在生成外存文件游标后，就可以很方便地做各类运算，具体使用可以阅读游标使用，以及有关集算器外存计算的其它文章。
使用游标，也可以将数据输出到文件，如：
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|
A |
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1 |
=file("employee2.txt") |
|
2 |
=demo.cursor("select * from EMPLOYEE") |
|
3 |
>A1.export@t(A2,EID,NAME+" "+SURNAME:FullName,GENDER,STATE) |
在A2中生成数据库游标，在A3中根据游标中的数据计算出需要的结果，输出到文件中。执行后，文件employee2.txt中的数据如下：
将游标中的数据输出，代码简洁，使用方便。如果在输出时，需要保留文件中已存在的数据，也可以添加@a选项，追加写出。
在集算器中，除了使用文本数据之外，还可以使用集文件数据。集文件占用的内存更小，使用时效率更高，关于集文件的使用，请阅读集文件。