我一直在使用Nifi将大量深层嵌套的xml文件转换为csv。
要求是从一个大xml中创建许多小表（每个表具有不同的列数），所有小表将被合并或与特殊字符（例如连字符）连接在一起，最后输出一个csv。 / p>
但是，我不确定我的方法是否最佳。
我的Nifi管道如下。
我的方法是像下面这样从xml创建json，并在将json拆分到每个表后使用控制器服务将json转换为xml。与其从头重写xml，不如直接创建{column：value}字典或json更快。
{table1：[{column1：value1 ,,,, column_n：value_n}，{}，{}]
table2：[{column1：value1 ,,,, column_n：value_n}，{}，{}，{}，{}]
*每个表值中列表的长度表示csv中的记录数。
当我在本地环境中尝试上述管道时，它处理250 xml的时间大约为60秒，每个文件大约0.25秒。 但是，当我用ExecuteScript（Jython）代替ExecuteStreamCommand时，Nifi却因为内存不足错误而无法正常运行，而不是我期望的更快的性能。仅一个文件，每个文件的处理速度也超过30秒。
为什么ExecuteScript（Jython）的性能不佳？ 如果我必须使用ExecuteScript，还是应该使用Groovy，还是有更好的方法来进行csv转换？
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文档说明ExecuteScript是实验性的。
ExecuteStreamCommand更适合您的目标
对流文件的内容执行外部命令，并使用命令结果创建新的流文件。