使用RestCloud ETL Shell组件实现定时调度DataX离线任务

本文介绍了如何使用RestCloudETLShell组件简化DataX的定时任务管理,通过可视化构建流程,实现远程shell脚本执行,并配置断言和调度,提升数据同步效率和便捷性。

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RestCloud ETL社区版是一款数据集成工具,提供可视化多数据管道构建、数据源管理、运行监控及权限管理功能。

1.场景说明:

对于一些已经在使用阿里的离线数据同步工具DataX的用户,想实现每天定时运行(或手动运行)job任务是非常困难的,都需要进入控制界面敲命令行,有没有更简单、快捷的方法呢?有!使用RestCloud ETL Shell组件构建流程,实现定时/手动运行任务。

2.整体流程图:

3.实现步骤:

3.1创建一个流程,在脚本执行组件分类中拉取一个执行Shell脚本组件

3.2 配置Shell脚本内容

这里使用调用远程服务器的方式调用,填写好远程服务器的IP、登录用户ID、密码以及需要执行的shell脚本。

Shell脚本这里可以使用变量的方式,动态获取到流程里的数据或者是http请求传进来的数据。

Shell脚本示例代码如下:

============

#!/bin/bash

#!/usr/bin/env python

source /etc/profile

python /usr/wgx/datax/bin/datax.py -p "-DlastSuccessEndTime='2022-05-12 18:37:27'" \

/usr/wgx/datax/job/mysql-job3.json

============

DataX的Job示例代码如下:

3.3 配置断言执行逻辑

运行的结果会存放到shellResult变量中,所以可以通过在流程线中获取并进行判断。

如果返回的是0代表成功,其他返回则不成功,不成功我们则可以实现发送钉钉消息的方式预警消息。

成功的路由线配置

失败的路由线配置

失败后则通过钉钉消息的方式发送:

 

钉钉配置

这样,整个流程就已经配置完成了。

3.4 配置定时调度

 

我们可以通过返回到流程界面,修改流程配置。

我们这里使用 只有主服务器可运行 即可。


运行方式:我们这里选择定时调度的方式运行
调度策略:根据自己的需求选择调度的策略
任务调度模式:

任务队列领取模式:表示将任务放到队列中,由服务器自由领取的方式运行

所有集群服务器均可同时运行:表示所有服务器均执行
只有主服务器可运行:适用于主服务器性能比其他服务器高时使用,或只有一台服务器 运行时使用

由调度服务器统一调度:表示由系统的调度器统一调度

 4.执行结果

我们可以手动运行并查看调度记录

具体的流程运行流程线可以点击图形控制查看

我们进入到datax可以查看到运行产生的日志文件

 当执行Shell失败时,则发送钉钉消息

 到这里,完成了通过RestCloud ETL Shell组件实现远程调度datax任务。

感谢您对我们的关注和支持!如需了解更多的功能,请加入RestCloud ETL社区免费下载体验,下载地址:https://etl.restcloud.cn

### 数据同步任务调度的方法与工具 #### 传统数据同步的任务调度方法 传统的数据同步主要采用基于定时任务的方式,通过任务调度服务完成数据的提取 (Extract)、转换 (Transform) 和加载 (Load),即经典的 ETL 流程[^1]。这种方式适用于对实时性要求不高的场景。 #### 常见的数据同步工具 对于数据同步任务,常用的工具有 DataX 和 Sqoop 等。DataX 是阿里巴巴开源的一款异构数据源离线同步工具,支持多种数据库之间的数据传输;Sqoop 则主要用于 Hadoop 生态系统中的批量导入导出操作,能够实现关系型数据库与 HDFS 或 Hive 之间的数据迁移。 #### 主流大数据调度工具 针对更复杂的任务调度需求,可以考虑使用专门的大数据调度平台: - **DolphinScheduler**: DolphinScheduler 是一款分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统[^2]。它可以用于管理复杂的工作流任务,支持 SQL 执行节点、Shell 节点等多种类型的作业,并提供图形化界面方便用户配置和监控任务运行状态。 - **Azkaban**: Azkaban 同样是一个强大的工作流调度工具,在处理大规模数据分析项目时表现出色[^3]。它允许开发者定义多个相互依赖的任务并按顺序执行它们,同时提供了良好的错误恢复机制来保障整个流程顺利完成。 以上提到的各种技术和框架都可以帮助构建高效的自动化解决方案来进行跨系统的持续集成/部署(CI/CD)或者周期性的报表生成等活动当中涉及到的信息交换过程。 ```python from pydolphinscheduler.tasks import Shell, Sql with ProcessDefinition(name="example", tenant="tenant_name") as pd: task_shell = Shell( name="shell_task", command='echo "hello world"' ) task_sql = Sql( name="sql_task", datasource=1, sql="SELECT * FROM table" ) task_shell >> task_sql pd.submit() ``` 上述代码片段展示了如何利用 PyDolphinScheduler 创建简单的 Shell 和 SQL 类型的任务链路实例。
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