在Spring Batch中使用MultiResourceItemReader指定任务执行器在读取单个CSV后派生线程的步骤如下:
PathMatchingResourcePatternResolver
来获取匹配指定模式的资源列表,例如:Resource[] resources = new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("file:/path/to/csv/files/*.csv");
FlatFileItemReader
来读取CSV文件的内容。配置该读取器的属性,例如分隔符、列映射等。例如:FlatFileItemReader<MyObject> reader = new FlatFileItemReader<>();
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<MyObject>() {{
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
setNames(new String[] {"column1", "column2", "column3"});
}});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<MyObject>() {{
setTargetType(MyObject.class);
}});
}});
TaskExecutor
来执行派生的线程。你可以使用Spring提供的SimpleAsyncTaskExecutor
,也可以根据自己的需求实现一个自定义的TaskExecutor
。例如:TaskExecutor taskExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor("MyTaskExecutor");
MultiResourceItemReader
来读取多个CSV文件。将步骤2和步骤3中创建的资源列表和读取器分别设置给MultiResourceItemReader
。例如:MultiResourceItemReader<MyObject> multiResourceItemReader = new MultiResourceItemReader<>();
multiResourceItemReader.setResources(resources);
multiResourceItemReader.setDelegate(reader);
ItemProcessor
来处理读取到的数据。根据你的业务需求实现一个自定义的ItemProcessor
,对数据进行处理和转换。ItemWriter
来写入处理后的数据。根据你的业务需求实现一个自定义的ItemWriter
,将数据写入目标位置。Step
来定义批处理的步骤。将步骤5、步骤6和步骤7中创建的组件分别设置给Step
。例如:Step step = stepBuilderFactory.get("myStep")
.<MyObject, MyObject>chunk(10)
.reader(multiResourceItemReader)
.processor(processor)
.writer(writer)
.taskExecutor(taskExecutor)
.build();
Job
来定义批处理的作业。将步骤8中创建的Step
设置给Job
。例如:Job job = jobBuilderFactory.get("myJob")
.start(step)
.build();
JobLauncher
来启动作业。例如:jobLauncher.run(job, new JobParameters());
这样,当你运行这个作业时,Spring Batch会使用MultiResourceItemReader
按顺序读取指定的CSV文件,并在读取每个文件后派生一个线程来执行后续的处理和写入操作。
注意:以上步骤中的代码示例仅供参考,具体实现可能会根据你的业务需求和项目配置而有所不同。
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