Dolphinscheduler调度DataX配置

本文详细介绍了DataX的数据同步工具中Reader和Writer插件的功能,包括从MySQL、HDFS、HTTP等不同源获取数据,以及将数据写入HDFS、MySQL等目标端的方法。并提供了mysql_to_hive和hive_to_mysql的配置示例,展示了如何通过JSON配置文件实现数据的高效传输。

一、Reader插件和Writer插件

“reader”: {
“name”: “mysqlreader”, #从mysql数据库获取数据(也支持sqlserverreader,oraclereader)
“name”: “txtfilereader”, #从本地获取数据
“name”: “hdfsreader”, #从hdfs文件、hive表获取数据
“name”: “streamreader”, #从stream流获取数据(常用于测试)
“name”: “httpreader”, #从http URL获取数据
}
“writer”: {
“name”:“hdfswriter”, #向hdfs,hive表写入数据
“name”:"mysqlwriter ", #向mysql写入数据(也支持sqlserverwriter,oraclewriter)
“name”:"streamwriter ", #向stream流写入数据。(常用于测试)
}

二、json配置文件模板

  1. 整个配置文件是一个job的描述;

  2. job下面有两个配置项,content和setting,其中content用来描述该任务的源和目的端的信息,setting用来描述任务本身的信息;

  3. content又分为两部分,reader和writer,分别用来描述源端和目的端的信息;

  4. setting中的speed项表示同时起几个并发去跑该任务。

  5. mysql_to_hive示例
    {
    “job”: {
    “content”: [
    {
    “reader”: {
    “name”: “mysqlreader”,
    “parameter”: {
    “querySql”: “”, #自定义sql,支持多表关联,当用户配置querySql时,直接忽略table、column、where条件的配置。
    “fetchSize”: “”, #默认1024,该配置项定义了插件和数据库服务器端每次批量数据获取条数,该值决定了DataX和服务器端的网络交互次数,能够较大的提升数据抽取性能,注意,该值过大(>2048)可能造成DataX进程OOM
    “splitPk”: “db_id”, #仅支持整形型数据切分;如果指定splitPk,表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片,如果该值为空,代表不切分,使用单通道进行抽取
    “column”: [], #"*“默认所有列,支持列裁剪

<think>我们正在讨论的是在Kubernetes环境下为DolphinScheduler安装DataX。虽然用户提供的引用内容主要涉及DolphinScheduler的Docker部署、数据库初始化以及Shell任务环境变量配置,但并没有直接提及DataX的安装。因此,我们需要结合Kubernetes环境和DolphinScheduler的特性来设计安装方法。 核心思路: 1. DataX本身是一个独立的数据同步工具,不需要作为服务运行,因此我们只需将DataX的二进制包放置在DolphinScheduler的任务执行节点(Worker)上。 2. 在Kubernetes环境中,DolphinScheduler的Worker通常以Pod的形式运行。我们可以通过两种方式将DataX安装到Worker的Pod中: a) 构建自定义的Worker镜像,在镜像中预先安装DataX。 b) 使用初始化容器(init container)在Pod启动时下载并安装DataX。 考虑到DataX的安装包较大(约100MB),且在更新DataX版本时需要重新构建镜像或修改配置,推荐使用自定义镜像的方式,这样更稳定且启动更快。 步骤: 一、构建包含DataXDolphinScheduler Worker镜像 1. 下载DataX安装包: DataX的官方下载地址:https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz 2. 编写Dockerfile,以官方DolphinScheduler Worker镜像为基础,添加DataX: ```dockerfile # 使用官方Worker镜像作为基础 FROM apache/dolphinscheduler:3.2.0-worker # 切换到root用户安装DataX USER root # 安装必要的解压工具(如果基础镜像没有的话) RUN apt-get update && apt-get install -y wget tar # 下载并解压DataX RUN wget https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz -O /tmp/datax.tar.gz \ && mkdir -p /opt/datax \ && tar -zxvf /tmp/datax.tar.gz -C /opt/datax --strip-components=1 \ && rm -f /tmp/datax.tar.gz # 设置环境变量(可选,但建议设置,这样在Worker节点上可以直接使用datax命令) ENV DATAX_HOME /opt/datax ENV PATH $PATH:$DATAX_HOME/bin # 切换回 dolphinscheduler 用户(注意:官方镜像使用dolphinscheduler用户) USER dolphinscheduler ``` 3. 构建镜像并推送到镜像仓库: ```bash docker build -t your-registry/dolphinscheduler-worker-datax:3.2.0 . docker push your-registry/dolphinscheduler-worker-datax:3.2.0 ``` 二、修改DolphinScheduler的Helm Chart配置(如果使用Helm部署) 1. 在values.yaml中,将worker镜像设置为我们刚刚构建的镜像: ```yaml worker: image: repository: "your-registry/dolphinscheduler-worker-datax" tag: "3.2.0" pullPolicy: IfNotPresent ``` 2. 如果使用其他方式部署(如直接使用Kubernetes Manifest),则修改Worker的Deployment/DaemonSet中的镜像。 三、在DolphinScheduler中使用DataX 1. 在任务定义中,选择Shell任务类型。 2. 在脚本中直接使用datax命令(因为已经将DATAX_HOME/bin加入PATH): ``` datax /path/to/your/job.json ``` 四、验证 1. 登录到任意一个Worker Pod,执行: ```bash datax -h ``` 应该能看到DataX的帮助信息。 注意事项: 1. 如果DataX需要访问网络资源(如数据库),请确保Worker Pod的网络策略允许这些访问。 2. 如果DataX需要访问持久化存储,需要挂载相应的Volume到Worker Pod。 3. 由于DataX任务可能会消耗较多资源,注意调整Worker Pod的资源限制。 替代方案:使用初始化容器(init container)安装DataX 如果不希望自定义镜像,可以在Worker的Pod模板中增加一个初始化容器,用于下载和解压DataX,并将其共享到Worker容器中。但这种方式每次启动Pod都需要下载,除非将下载包放在一个快速网络位置,否则不推荐。 示例(在Worker的Pod模板中): ```yaml initContainers: - name: init-datax image: busybox command: ['sh', '-c', 'wget -O /mnt/datax.tar.gz https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz && tar -zxvf /mnt/datax.tar.gz -C /mnt/datax'] volumeMounts: - name: datax-volume mountPath: /mnt containers: - name: worker image: apache/dolphinscheduler:3.2.0-worker volumeMounts: - name: datax-volume mountPath: /opt/datax env: - name: DATAX_HOME value: /opt/datax - name: PATH value: $PATH:/opt/datax/bin volumes: - name: datax-volume emptyDir: {} ``` 然而,这种方法每次Pod启动都要下载和解压DataX,启动时间较长,且如果下载失败会导致Pod启动失败。因此,推荐使用自定义镜像的方式。 引用说明: 虽然用户提供的引用中并没有直接关于DataX安装的内容,但我们参考了引用[2]中关于DolphinScheduler镜像的使用,以及引用[3]中关于环境变量配置的思路(在容器中设置环境变量PATH)[^2][^3]。 根据以上步骤,即可在Kubernetes环境中为DolphinScheduler安装DataX。 相关问题: 1. 如何为DataX任务配置自定义插件? 2. 在DolphinScheduler中如何管理DataX作业的配置文件? 3. 如何优化DataX在Kubernetes环境中的资源使用? </think>### Kubernetes 环境下为 DolphinScheduler 安装 DataX 的方法 #### 核心思路 在 Kubernetes 环境中集成 DataX 需要解决两个关键问题: 1. **DataX 运行时环境**:将 DataX 安装到 DolphinScheduler 的 Worker Pod 中 2. **任务调度配置**:使 DolphinScheduler 能正确调用 DataX 任务 --- ### 安装步骤 #### 一、构建包含 DataX 的 Worker 镜像(推荐方案) 1. **创建自定义 Dockerfile** ```dockerfile # 基础镜像使用 DolphinScheduler 官方镜像 FROM apache/dolphinscheduler:3.2.0-worker # 安装 DataX USER root RUN wget https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz \ && tar -zxvf datax.tar.gz -C /opt \ && rm datax.tar.gz \ && ln -s /opt/datax/bin/datax.py /usr/bin/datax # 设置环境变量 ENV DATAX_HOME=/opt/datax ENV PATH=$PATH:$DATAX_HOME/bin # 切换回 dolphinscheduler 用户 USER dolphinscheduler ``` 2. **构建并推送镜像** ```bash docker build -t your-registry/ds-worker-datax:3.2.0 . docker push your-registry/ds-worker-datax:3.2.0 ``` 3. **修改 Helm Chart 配置** 在 `values.yaml` 中更新 Worker 镜像: ```yaml worker: image: repository: "your-registry/ds-worker-datax" tag: "3.2.0" ``` #### 二、通过 Init Container 动态安装(替代方案) ```yaml # 在 DolphinScheduler Worker Deployment 中添加 initContainers: - name: init-datax image: busybox command: ['sh', '-c', 'wget -O /mnt/datax.tar.gz https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz && tar -zxvf /mnt/datax.tar.gz -C /mnt'] volumeMounts: - name: datax-volume mountPath: /mnt containers: - name: worker volumeMounts: - name: datax-volume mountPath: /opt/datax env: - name: DATAX_HOME value: /opt/datax ``` #### 三、验证安装 1. 进入 Worker Pod 执行: ```bash kubectl exec -it dolphinscheduler-worker-pod -- bash datax -h # 应显示帮助信息 ``` 2. 在 DolphinScheduler 创建 Shell 任务: ```bash #!/bin/bash datax /path/to/job.json ``` --- ### 配置要点 | 配置项 | 作用 | 推荐值 | |--------|------|--------| | `DATAX_HOME` | DataX 安装路径 | `/opt/datax` | | Volume 挂载 | 持久化配置文件 | `emptyDir` 或 `hostPath` | | 资源限制 | 防止 OOM | 内存 ≥ 2GB | --- ### 工作原理 ```mermaid graph LR A[DolphinScheduler Master] --> B{调度DataX任务} B --> C[Worker Pod] C --> D[执行 datax 命令] D --> E[读取JSON配置文件] E --> F[执行数据同步] ``` --- ### 调试技巧 1. **权限问题**: ```bash chmod +x /opt/datax/bin/datax.py ``` 2. **类路径错误**: ```bash export PYTHONPATH=$DATAX_HOME:$PYTHONPATH ``` 3. **配置文件检测**: ```bash datax -r {reader} -w {writer} # 生成模板配置文件 ``` > 提示:推荐使用自定义镜像方案,避免每次 Pod 重启重复安装[^2]
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