前言：

前面我们讲到了很多关于数据流的AI方面的介绍，包括自定义组件和算力提升这块的，今天我们来学习一个关于kettle数据分流处理非常重要的组件Switch / Case 。当我们的数据来源于类似日志、csv文件等半结构化数据时，我们需要在数据流将类似空数据、不想要的数据进行分流加工时，我们应该怎么做呢？

一、Switch / Case

1、组件介绍

如上图所示，我们的 Switch / Case 组件，主要包括Switch字段，即我们用于判断的字段，

然后就是指定字符串的类型，掩码和小数点的符号等用来处理一些特殊数据。下面的case 值就是通过Switch字段里面的不同值，执行不同的目标步骤。

下面的默认目标步骤即当Switch字段数值都不在case值里头就执行默认目标步骤。

类似：

case when Switch字段=1 then 目标步骤1

when Switch字段=2 then 目标步骤2

else 默认目标步骤。

2、总结

Switch / Case，从命名我们就知道，这是一个类似if的条件判断组件。因此当我们需要对转换数据流进行判断时，我们就可以利用它来实现我们很多复杂的需求，如将非数据记录至异常数据表中。具体可参考下面的文章介绍。

kettle 条件判断 Switch Case - 程序员大本营kettle 条件判断 Switch Case，程序员大本营，技术文章内容聚合第一站。https://www.pianshen.com/article/50411833604/ 今天我们来介绍一个不一样的，我们来将数据进行分类并处理后存入我们的数据表里头，具体我们可以看下面的案例。

二、实际案例

1、坏数据变成好数据

如图所示，我们的一份CSV文件的检测数据，里面的日期字段因为机器故障，导致里面的日期变成类似2023/7/12 2:59:58 、23.7.12 上午 7:11:45、23.7.11 下午 11:07:46、਍23.7.11 下午 9:36:02、਍23.7.12 上午 7:11:45等等多种格式的数据，其中2023/7/12 2:59:58才是我们想要的数据，很明显我们处理这个日期数据，我们只能按string的格式来处理。因为我们需要将23.转换成2023/，下午 9:36变成下午 9+12:36级21:36等等。

因为日期+后面的样品名称是数据同步的组合组件，因此我们需要在数据流里面将数据处理成我们需要的数据，而不能再数据同步后再去处理。因此最初正常的同步作业是这样的。

2、Switch / Case数据分流

为了将那一堆乱七八糟的数据处理好，首先我们将数据大致分为三大类，一类是2023/7/12 2:59:58的正常数据，一种是包含中文上午的数据，一种是包含中文下午的数据。因此我们将数据利用Switch / Case分流。具体转换如下图所示。为了方便大家直接看结果我将分流后的数据输出至EXCEL中方便查看。