1.1 场景描述和预期效果

用户有两张表，存在不同的数据库中，表数据包含姓名和科目成绩，想要这两张表合并为一张表，且新增一列为科目成绩的总和，将最终数据输出到指定数据库中。

1.2 实现思路

先将两张成绩表通过「数据关联」算子合并为一张表，再通过「Spark SQL」算子实现新增列的效果，最后通过「DB表输出」算子输出表数据。

2.1 准备数据

示例数据表：chinese.xls、history.xls

两张表数据分别在两个数据库中，表数据如下图所示：

用户想让这两张表合并为一张表，且新增一列，新增一列的值为「语文成绩」和「历史成绩」的和。最终效果如下图所示：

2.2 数据跨库关联

2.2.1 创建任务

新建一个 ETL 任务，将一个「数据转换」节点拖到设计界面。如下图所示：

2.2.2 设置数据输入

1）点击「数据转换」节点进入设置页面。

2）将一个「DB输入」算子拖到数据转换的设计界面，如下图设置数据来源，并右键节点将其重命名为「语文成绩表」。如下图所示：

3）再将一个「DB输入」算子拖到数据转换的设计界面，如下图设置数据来源，并右键节点将其重命名为「历史成绩表」。如下图所示：

2.2.3 设置连接

将一个「数据关联」算子拖到数据转换的设计界面，用线条跟两个上游节点「语文成绩表」和「历史成绩表」连起来。

点击「数据关联」节点，左表设置为「语文成绩表」，右表设置为「历史成绩表」，连接方式选择「左连接」，连接字段设置为「姓名」，右键节点重命名为「数据左合并」。如下图所示：

注：连接字段就是两张表的关联字段，可以设置多个，多个连接字段为且的关系。

配置好关联后，可以在「数据预览」Tab页查看表合并的效果：

2.3 新增列-总成绩

想计算出每位同学语文成绩和历史成绩的和。

1）将 Spark SQL 算子拖到数据转换的设计界面，并使用线条跟它的上游「数据左合并」算子相连。如下图所示：

2）按照下图配置 Spark SQL 。语句为：SELECT `姓名` ,`语文成绩` ,`历史成绩` , `语文成绩` +`历史成绩` AS zonghe FROM 数据左合并。如下图所示：

注：表名为上游节点的名称；语句不能直接复制，「数据左合并」需点击生成。

「数据预览」Tab 下查看数据，如下图所示：

2.4 设置 DB 表输出

再将一个「DB表输出」算子拖到设计界面，并使用线条跟它的上游「Spark SQL」算子相连。

点击「DB表输出」算子对它进行设置。如下图所示：

点击「字段映射」，界面如下图所示：

注：如果想修改字段名，建议在「Spark SQL」算子后再添加个 字段设置 算子。

2.5 运行节点

1）点击右上角「确定」按钮。如下图所示：

2）回到 ETL 任务设计界面，点击右上角「保存并运行」，日志有执行成功信息表示任务成功运行。

可以看到表 chengji 的数据如下图所示：

以上就是数据融合工具实现数据跨库关联的全过程，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。