datax常用的任务

本文介绍了两个数据处理任务:1)从一个MySQL数据库到另一个MySQL数据库的数据同步更新操作;2)将MySQL数据高效地导入到Elasticsearch,用于全文检索和分析。配置文件详细展示了数据读取、转换和写入的参数设置,包括字段映射、错误限制和性能调优。

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

1、从mysql到mysql

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 3,
        "byte": 1048576
      },
      "errorLimit": {
        "record": 0,
        "percentage": 0.02
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "root",
            "password": "123456",
            "column": [
              "`pid`",
              "`name`",
              "`sex`",
              "`education`"
            ],
            "splitPk": "",
            "connection": [
              {
                "table": [
                  "icr_name"
                ],

               // "querySql": [],

                "jdbcUrl": [
                  "jdbc:mysql://xxxx:3306/portal"
                ]
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "mysqlwriter",
          "parameter": {
            "username": "xxxx",
            "password": "xxxx",
            "writeMode": "update",
            "column": [
              "`id`",
              "`res_name`",
              "`gender`",
              "`education`"
            ],
            "connection": [
              {
                "table": [
                  "t_base_expert_info"
                ],
                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://xxxx/etcc_natural_disaster"
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2、从mysql到es

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 1
      },
      "errorLimit": {
        "percentage": 0
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "xxxx",
            "password": "xxxx",
            "connection": [
              {
                "querySql": [
                  "SELECT id,'n_base_hospital' AS baseResourceType,res_type,status,res_name AS resName,longitude,latitude,CONCAT_WS(',',latitude,longitude) AS location,created_at AS createdAt,updated_at AS updatedAt,deleted FROM t_base_hospital WHERE deleted=0 AND !ISNULL(longitude) AND LENGTH(longitude)>0"
                ],
                "jdbcUrl": [
                  "jdbc:mysql://xxxx:3306/etcc_natural_disaster"
                ]
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "elasticsearchwriter",
          "parameter": {
            "endpoint": "http://xxxx:9200",
            "index": "n_base_hospital",
            "type": "_doc",
            "accessId": "",
            "accessKey": "",
            "cleanup": true,
            "dynamic": true,
            "settings": {
              "index": {
                "number_of_shards": 1,
                "number_of_replicas": 1
              }
            },
            "discovery": false,
            "batchSize": 1000,
            "splitter": ",",
            "column": [
              {
                "name": "id",
                "type": "keyword"
              },
              {
                "name": "baseResourceType",
                "type": "keyword"
              },
              {
                "name": "resType",
                "type": "keyword"
              },
              {
                "name": "status",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "resName",
                "type": "text"
              },
              {
                "name": "longitude",
                "type": "keyword"
              },
              {
                "name": "latitude",
                "type": "keyword"
              },
              {
                "name": "location",
                "type": "geo_point"
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

3、普通的定时任务(shell任务)
curl -i -X GET -H 'Content-type':'application/json'  http://xxxx

<think>好的,我现在需要帮助用户了解DataX任务的配置和使用方法。首先,用户提到了DataX的子任务,我需要回忆一下DataX的架构和工作流程。根据用户提供的引用,特别是引用[4],DataX的一个Job会被拆分成多个Task,这些Task按TaskGroup分组,每个Task内部有Reader、Channel和Writer。用户可能想知道如何配置这些子任务,比如调整并发数、优化性能等。 首先,我应该解释子任务的概念,说明子任务是如何生成的,比如根据并发数或数据分片。然后,用户可能需要具体的配置步骤,比如在JSON配置文件中设置channel参数,或者如何实现并发控制。此外,用户可能关心如何监控子任务的执行情况,比如通过日志查看任务拆分情况,引用[3]中提到了日志信息,可以指出用户查看日志的方法。 接下来,我需要考虑用户可能的后续问题,比如性能优化或错误处理,但用户当前的问题主要集中在配置和使用教程上。因此,需要详细说明配置的关键参数,比如channel数量、splitPk用于分片,以及如何设置speed参数控制流量。同时,结合引用[2]中的插件体系,可能需要提到不同Reader/Writer插件的配置差异,比如MySQL的splitPk配置。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明配置方法,并提供示例代码,如JSON配置片段,这样用户能直观理解。同时,按照用户要求,生成相关问题,帮助用户深入探索,比如如何优化子任务性能或处理子任务失败的情况。</think>### DataX任务配置与使用说明 DataX通过将任务拆分为多个子任务(Task)实现分布式数据处理。以下是配置和使用的核心步骤: #### 一、子任务生成机制 1. **任务拆分规则**: - 每个子任务由一个独立的Reader->Channel->Writer链路组成 - 拆分数量由数据源分片数量决定,如MySQL通过`splitPk`参数自动分片[^4] - 默认并发数等于`channel`参数值,可通过`job.setting.speed.channel`配置 2. **配置示例(JSON)**: ```json { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 5, // 并发子任务数 "byte": 1048576 // 流量控制 } }, "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "splitPk": "id", // 分片字段 "connection": [...] } }, "writer": {...} }] } } ``` #### 二、关键配置参数 1. **并发控制**: - `channel`:控制并行执行的子任务数量 - `splitPk`:指定分片字段(关系型数据库需配置) - `capacity`:单个Channel的缓存大小(默认512MB) 2. **流量限制**: - `byte`:单位字节,控制单通道流量 - `record`:控制单通道记录数 #### 三、运行监控 通过运行日志可查看任务拆分情况: ``` 2023-05-17 08:21:40.650 [job-0] INFO JobContainer - DataX Reader.Job [mysqlreader] splits to [5] tasks. [^3] ``` #### 四、高级配置 1. **动态分区调整**: ```json "job": { "setting": { "dynamicPartition": { "enable": true, "partitionKey": "date" } } } ``` 2. **失败重试策略**: ```json "retry": { "retryCount": 3, "retryInterval": 300 } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大巨魔战将

如果对您有帮助,请打赏1分钱

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值