DataX配置

最新推荐文章于 2025-02-21 08:00:00 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据 组件 文章标签： big data
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XGkerwin1/article/details/126813117
本文解析DataX Job中的ErrorLimit功能，介绍如何设置脏数据阈值，监控数据传输过程中的错误并确保数据质量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ErrorLimit”设置指的是在Datax中Job支持用户对于脏数据的自定义监控和告警，包括对脏数据最大记录数阈值（record值）或者脏数据占比阈值（percentage值），当Job传输过程出现的脏数据大于用户指定的数量/百分比，DataX Job报错退出。在这里插入图片描述

Datax的配置及使用
舍得斋
09-24 1万+
Datax的配置及使用 1、 DataX3.0概览 DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能 DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据...
Datax配置文件的编写&同步数据&调优
limenghao2002的博客
07-08 1460
datax配置文件解释&编写&同步策略&优化
Datax解决当出现1行错误时，就直接停止运行
flash_love的博客
12-29 1069
当我在使用Datax工具传输数据的时候，因为数据需要严格保证完整性，所以当Datax但凡出现一条数据传输不成功，必须就及时停止运行，排查问题之后再传。Datax也是支持这种情况的。
DataX配置及使用
weixin_34186931的博客
09-25 1157
一. DataX3.0概览 ​ DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 设计理念 为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责...
配置DataX
qq_45972323的博客
08-28 567
【代码】配置DataX。
DataX
程序工厂
03-12 4851
DataX的环境搭建以及简单测试 什么是DataX DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、 HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 （这是一个单机多任务的ETL工具） 下载地址：http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz 一、前置条件 　　JDK(1.8以上，推荐1.8) 　　Python(
DataX 的安装配置和使用 （详细版）
GDDGHS_的博客
10-31 1800
"jdbc:mysql://bigdata01:3306/sqoop" 这个是连接你的数据库 sqoop是数据库的名子。"path": "/user/hive/warehouse/yhdb.db/par3/*", 这个是你hdfs文件的路径。2、解压 tar -zxvf datax.tar.gz -C /opt/installs。1，切换盘符到你的datax cd /opt/installs/datax/job。3，开始写json 还是在你的datax/job 文件夹里创建json文件。
DataX配置文件生成器
10-11
DataX配置文件生成器
mysql.json datax配置下载
07-15
mysql.json datax配置下载
DataX Json配置.json
01-18
datax抽取mysql表到pgsql表的json配置
DataX配置hdfs到mysql一键脚本
qq_42417269的博客
07-06 831
datax将hdfs的数据导入到mysql中的一键脚本。
分布式数据同步工具Datax的部署与使用——datax部署
weixin_38863607的博客
04-30 2037
一、环境准备二、DataX安装DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。
数据同步工具datax配置与示例
空空
04-07 3518
datax安装配置及简单示例。
DataX教程（04）- 配置完整解读
阿甘兄
02-10 1万+
文章目录01 引言02 bin目录文件解析03 CoreConstant类 01 引言 通过前面的博文，我们知道了DataX的概念以及原理了： 《DataX入门》 《IDEA运行DataX完整流程（填完所有的坑）》 《DataX源码分析（超详细版）》 本文需要讲解的是DataX的配置，即编译打包后的bin目录配置文件： 以及conf目录的配置文件： 还有job目录的配置文件： 在阅读本文前，需要知道python的相关语法，之前写过相关的专栏，有兴趣的童鞋可以参阅下：《Python专栏》 02 bi
datax安装配置部署
q412406513的博客
01-04 3558
datax安装需要的环境 JDK(1.8以上，推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) 1.python环境的安装 python语言的安装不需要去配环境变量，安装的过程只要勾选了自动配环境变量就好了 但是需要注意的事python2和python3有着很大的语法区别，所以在选择的时候要注意好选择需要的版本 然后搜索框中输入“cmd”——回车，启动命令提示符——输入Python即可查询语言是否安装成功 2.dataX的理解 Dat
【大数据】DataX 部署及使用
YG15165的博客
10-07 1642
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能👉点击前往查看源码✍简单了解了DataX的使用方法，全量表数据由DataX从MySQL业务数据库直接同步到HDFS。
DataX：数据同步json配置详解｜mysql同步到clickhouse案例
55555的博客
02-21 2978
上节我们讲解了datax的安装和基本工作流程，本期我们具体讲解datax同步的配置项含义，以及如何利用datax实现全量、增量数据同步
DataX安装部署及小试
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BabyFish13
04-16 1万+
1、下载压缩包下载页面地址：https://github.com/alibaba/DataX不要在【Clone or download】处下载，那里下载的是源码；对于Java不是很在行的人来说，自行编译显得有点困难。而是在：【Quick Start】--->【Download DataX下载地址】进行下载。下载后的包名：datax.tar.gz。解压后{datax}目录下有{bin  con...
dataX配置系统日期字段
最新发布
07-15
<think>首先，用户的问题是关于DataX的："我想在DataX中配置系统日期字段的方法 请问如何在DataX配置文件中添加或使用系统日期字段"。我需要基于提供的引用内容来回答。 回顾引用内容： - 引用[1]：讨论了Datax从Mysql同步到Hive时，日期减少一天的问题。 - 引用[2]：涉及Datax日期类型处理，错误是由于日期格式不匹配导致的。 - 引用[3]：讨论了Datax写数据到Mysql时，datetime类型的问题。 - 引用[4]：简要介绍了DataX作为数据同步工具。 用户的问题具体是：如何在DataX配置文件中添加或使用系统日期字段。意思是，在DataX任务中，如何动态地使用当前系统日期作为字段值。 在DataX中，配置通常是通过JSON文件定义的。用户可能想在某些字段中使用当前日期，比如在写入目标时添加一个时间戳字段。 现在，基于我的知识： - DataX允许在配置文件中定义字段映射。 - 对于日期字段，需要正确指定格式。 - 但系统日期字段可能需要使用函数或变量来获取当前日期。 在标准DataX中，没有直接的内置函数来使用系统日期。但可以通过一些方式实现： 1. **使用Transformer**：DataX支持Transformer插件，可以在数据传输过程中转换数据。可以在Transformer中添加当前日期。 2. **在源数据中添加**：如果源系统支持，可以在查询中添加当前日期。 3. **使用自定义插件**：可能需要编写自定义插件来处理。 从引用中： - 引用[2]提到了日期格式的处理：配置Date类型读取的format。 - 引用[3]讨论了datetime类型在写入Mysql时的问题。 所以，对于用户的问题，我需要在回答中解释如何配置系统日期字段。 步骤： 1. **理解需求**：用户想在DataX配置中添加一个字段，其值是当前系统日期。 2. **可能的解决方案**： - 如果源是数据库，可以在SQL查询中使用如`CURRENT_DATE()`或`NOW()`函数。 - 使用DataX的Transformer功能来添加新字段。 - 对于更复杂的场景，可能需要自定义插件。 在DataX中，Transformer可以用来动态添加字段。例如，使用`dx_groovy` Transformer编写Groovy脚本来设置当前日期。 示例配置： - 在reader部分，定义字段。 - 在writer部分，映射字段。 - 在transformer中添加一个新字段。 具体配置： ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "root", "column": ["id", "name"], "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/test"], "table": ["table1"] } ] } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "username": "root", "password": "root", "column": ["id", "name", "sys_date"], "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/test", "table": "table2" } ], "preSql": ["TRUNCATE TABLE table2"] } }, "transformer": [ { "name": "dx_groovy", "parameter": { "code": "record.addColumn(new Column(\"sys_date\", new Date().format(\"yyyy-MM-dd\")))" } } ] } ], "setting": { "speed": { "channel": 1 } } } } ``` 在这个例子中： - reader读取id和name。 - transformer添加一个新字段sys_date，使用当前日期格式化为"yyyy-MM-dd"。 - writer写入id、name和sys_date。 确保日期格式正确，以避免引用[1]和[2]中提到的问题。 回答结构： 1. **介绍问题**：解释如何在DataX中使用系统日期。 2. **提供方法**：描述使用Transformer的方法。 3. **示例配置**：给出JSON配置示例。 4. **注意事项**：提醒日期格式问题，参考引用。 5. **生成相关问题**：根据系统指令，生成相关问题。 系统指令要求： - 所有行内数学表达式用$...$。 - 独立公式用$$...$$。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识。 在这个上下文中，数学表达式可能不直接相关，但如果有公式，我会处理。 最后，生成相关问题： 1. 如何避免DataX中的日期格式错误？ 2. DataX Transformer的其他常见用途？ 3. 如何在DataX中处理时区问题？ 确保回答真实可靠。</think>### 如何在DataX配置文件中添加或使用系统日期字段 在DataX中，配置系统日期字段（如当前日期或时间戳）通常涉及在数据传输过程中动态添加字段。以下是详细步骤和方法，基于DataX的标准功能和常见实践。关键点包括使用**Transformer插件**（如`dx_groovy`）动态生成系统日期，并确保日期格式正确以避免同步错误（参考引用[1]和[2]的日期格式问题）。 #### 方法1：使用Transformer添加系统日期字段（推荐） DataX的Transformer插件允许在数据传输过程中动态修改或添加字段。通过Groovy脚本，可以轻松插入当前系统日期。以下是完整配置示例： ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", // 假设源是MySQL "parameter": { "username": "user", "password": "pass", "column": ["id", "name"], // 源表字段 "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/source_db"], "table": ["source_table"] } ] } }, "writer": { "name": "hdfswriter", // 假设目标是Hive/HDFS "parameter": { "defaultFS": "hdfs://localhost:9000", "fileType": "text", "path": "/user/hive/warehouse/target_table", "fileName": "data", "column": [ {"name": "id", "type": "BIGINT"}, {"name": "name", "type": "STRING"}, {"name": "sys_date", "type": "DATE"} // 添加目标字段，类型为DATE ], "writeMode": "append", "fieldDelimiter": "," } }, "transformer": [ // 关键部分：使用Transformer添加系统日期 { "name": "dx_groovy", // Groovy脚本插件 "parameter": { "code": "record.addColumn(new com.alibaba.datax.common.element.Column(new java.text.SimpleDateFormat(\"yyyy-MM-dd\").format(new java.util.Date()), com.alibaba.datax.common.element.Column.Type.DATE))" // 动态生成当前日期 } } ] } ], "setting": { "speed": { "channel": 3 // 并发通道数 } } } } ``` ##### 关键说明： 1. **Transformer配置**： - 使用`dx_groovy`插件，在`code`参数中编写Groovy脚本。 - 脚本逻辑：`new java.util.Date()`获取当前系统时间，`SimpleDateFormat`格式化为"yyyy-MM-dd"（可自定义格式，如"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）。 - `record.addColumn`添加名为`sys_date`的新字段，类型为`DATE`（确保与writer字段类型匹配）。 2. **字段映射**： - Reader中只定义源字段（如`id`, `name`）。 - Writer的`column`列表需包含新增的`sys_date`字段，并指定类型（如`DATE`或`STRING`）。 - 如果目标表是MySQL且字段为`DATETIME`，需在writer中设置正确类型（参考引用[3]）。 3. **日期格式注意事项**： - 格式必须一致：如果目标系统（如Hive）要求特定格式，需在Groovy脚本和writer中统一，例如使用"yyyy-MM-dd"避免时区问题（参考引用[1]的日期减少错误）。 - 时区处理：如果涉及跨时区同步，在脚本中显式设置时区，例如： ```groovy def sdf = new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd") sdf.setTimeZone(java.util.TimeZone.getTimeZone("GMT+8")) // 设置东八区 record.addColumn(new com.alibaba.datax.common.element.Column(sdf.format(new java.util.Date()), com.alibaba.datax.common.element.Column.Type.DATE)) ``` #### 方法2：在源查询中添加系统日期（适用于数据库Reader） 如果源是数据库（如MySQL），可直接在SQL查询中生成系统日期： ```json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "user", "password": "pass", "connection": [ { "querySql": "SELECT id, name, CURRENT_DATE() AS sys_date FROM source_table" // 使用数据库函数添加当前日期 } ] } } ``` - **优点**：无需额外Transformer，直接在SQL中使用函数如`CURRENT_DATE()`（MySQL）或`SYSDATE`（Oracle）。 - **缺点**：仅适用于数据库源，不适用于文件等非SQL源。 #### 常见问题与优化 - **错误处理**：如果日期格式不匹配，DataX会报错（如引用[2]的format错误）。确保： - Reader/writer的日期格式与脚本一致。 - 使用`try-catch`在Groovy脚本中处理异常。 - **性能**：Groovy脚本可能轻微影响速度，在高频任务中优先使用方法2。 - **数据类型**： - 如果目标为Hive的`TIMESTAMP`类型，Groovy中应返回字符串并显式转换（参考引用[3]）。 - 避免类型冲突：例如，MySQL的`DATETIME`对应DataX的`DATE`类型。 通过以上方法，您可以灵活添加系统日期字段。DataX作为高效数据同步工具，支持多种数据源（参考引用[4]），但需注意格式和时区细节[^1][^2][^3]。
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