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如何在nifi中解析字段包含分隔值的csv文件

在NiFi中解析包含分隔值的CSV文件的字段，可以通过以下步骤实现：

配置GetFile或GetFTP等处理器，用于获取CSV文件并将其转换为流数据。
使用SplitText处理器将流数据拆分为单行记录。
使用SplitText处理器将每行记录拆分为字段。
使用ExtractText或EvaluateJsonPath处理器，根据CSV文件的分隔符提取每个字段的值。
如果CSV文件中的字段包含引号或转义字符，可以使用ReplaceText处理器进行预处理，将其转换为可识别的字符。
可以使用UpdateAttribute处理器为每个字段添加属性，以便后续处理器可以使用。
可以使用PutDatabaseRecord处理器将解析后的字段值插入数据库。
可以使用PutFile或PutFTP等处理器将解析后的字段值写入新的CSV文件。

需要注意的是，NiFi提供了丰富的处理器和功能，可以根据具体需求进行灵活配置和扩展。以下是一些相关的腾讯云产品和产品介绍链接：

腾讯云对象存储（COS）：提供高可靠、低成本的云端存储服务，适用于存储和管理解析后的CSV文件。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云数据库（TencentDB）：提供多种数据库类型和服务，可用于存储解析后的字段值。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云流计算Oceanus：提供实时数据处理和分析的云端计算服务，可用于对解析后的字段进行实时处理和分析。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/oceanus

请注意，以上仅为示例，具体的产品选择应根据实际需求和场景进行评估和选择。

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05 列名 names用来指定列的名称，它是一个类似列表的序列，与数据一一对应。如果文件不包含列名，那么应该设置header=None，列名列表中不允许有重复值。...如果使用zip，则ZIP文件必须仅包含一个要读取的数据文件。设置为None将不进行解压缩。...# 常见中文 21 符号以下是对文件中的一些数据符号进行的特殊识别处理。...# 长度为1的字符串 pd.read_csv(file, quotechar='"') 在csv模块中，数据可能会用引号等字符包裹起来，quoting参数用来控制识别字段的引号模式，它可以是Python...各个传入值的意义如下。 0或csv.QUOTE_MINIMAL：仅特殊字段有引号。 1或csv.QUOTE_ALL：所有字段都有引号。

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列名 names 如果文件不包含列名，那么应该设置 header=None，列名列表中不允许有重复值。...# boolean, default True pd.read_csv(data, na_filter=False) # 不检查解析信息 verbose 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量...=True) # 自动解析日期时间格式 pd.read_csv(data, parse_dates=['年份']) # 指定日期时间字段进行解析 # 将 1、4 列合并解析成名为时间的时间类型列 pd.read_csv...引用的项目可以包含定界符，它将被忽略。 # str (length 1) pd.read_csv(file, quotechar = '"') 引号常量 quoting 控制csv中的引号常量。...每个csv.QUOTE_ *常量的控制字段引用行为。使用QUOTE_MINIMAL（0），QUOTE_ALL（1），QUOTE_NONNUMERIC（2）或QUOTE_NONE（3）中的一种。

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