dataX replace模式增量写入数据到mysql

dataX使用replace模式:

{
    "job":{
        "setting":{
            "speed": {
                "channel": 1
                }
            },
        "content":[
            {
                "reader":{
                    "name":"hdfsreader",
                    "parameter":{
                        "defaultFS":"hdfs://nameservice1",
                        "hadoopConfig":{
                        "dfs.nameservices":"nameservice1",
                        "dfs.ha.namenodes.nameservice1":"namenode30,namenode37",
                        "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30":"hadoop101:8020",
                        "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37":"hadoop102:8020",
                        "dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1":"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
                        },
                        "column":[
                            {"type":"string","index":0},
                            {"type":"string","index":1},
                            {"type":"string","index":2}
                        ],
                        "fileType":"orc",
                        "compress": "snappy",
                        "encoding":"UTF-8",
                        "path":"/user/warehouse/dev_ads/ads_table_di/dt=${dt}/[^.]*"
                    }
                },
                "writer":{
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter":
                    {
                        "writeMode": "replace",
                        "username": "xxx",
                        "password": "***",
                        "preSql": ["delete from table where date(create_time)=\'${dt_1}\'"],
                        "column": [
                            "col1",
                            "col2",
                            "col3"
                        ],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://xxxxxx:3306/operating-management?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
                                "table": ["om_check_order_hive"]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

MYsql要有unique key,datax根据unique key字段来更新数据

<think>嗯,我现在要了解一下DataXMySQLMySQL迁移中的应用。首先,我需要明确DataX是什么,对吧?好像是一个数据同步工具,阿里巴巴开源的。然后,用户想知道怎么用DataX数据从一个MySQL数据库迁移到另一个MySQL数据库。我需要回忆一下DataX的基本结构,比如它的框架、核心概念,比如Job、Reader、Writer这些。 然后,具体到MySQL迁移的话,需要配置Reader和Writer。Reader应该是指从源MySQL读取数据,Writer则是写入目标MySQL。配置的时候需要注意哪些参数呢?比如连接信息,jdbcUrl、username、password这些。还有table和column的配置,用户可能需要选择特定的表和字段进行迁移。 接下来是分片配置,DataX支持并发执行,所以splitPk的设置很重要,用来分片读取数据,提高效率。比如用主键来分片,这样每个任务读取一部分数据,避免全表扫描导致的性能问题。不过,如果表没有主键或者不适合分片,可能需要调整配置,或者考虑其他方法。 还有数据类型的映射问题,不同的MySQL版本之间可能有类型差异,需要确保目标表的结构兼容源表。另外,索引和约束在迁移过程中是否需要先禁用,迁移后再重建,这样可能会加快速度。不过DataX本身可能不处理这些,需要用户手动处理。 性能优化方面,调整batchSize和channel参数可以影响迁移速度,需要根据实际环境测试找到最佳值。网络带宽也是一个因素,内网迁移会更快,外网可能受限制。还有,迁移过程中是否需要停止源库的写入,保证数据一致性,或者使用binlog同步等其他方法。 然后,用户可能需要一个具体的例子,比如一个JSON配置文件的模板,展示如何设置MySQL Reader和Writer的参数。还要提醒他们替换实际的连接信息和表名。执行命令的话,是用datax.py脚本加上配置文件路径。 另外,注意事项,比如数据一致性检查,迁移前后的数据量对比,或者抽样检查。还有主键冲突的可能性,如果目标表已经有数据,可能需要清空或处理冲突。以及错误处理机制,DataX是否有重试机制,或者需要监控任务日志。 可能还需要提到DataX的其他特性,比如流量控制、脏数据记录,这些在迁移大量数据时很重要。有没有什么局限性?比如单机性能瓶颈,是否支持分布式扩展,或者是否需要结合其他工具(如DataX的分布式执行模式)。 总结一下,整个过程包括安装DataX、编写配置文件、运行任务,以及迁移后的验证和优化。用户需要根据具体情况调整配置参数,处理可能出现的错误,确保数据准确无误地迁移。</think>### DataX 实现 MySQLMySQL 数据迁移指南 #### 1. **DataX 简介** - **定位**: 阿里巴巴开源的高效**离线数据同步工具**,支持异构数据源间数据传输。 - **核心优势**: 通过插件化设计(Reader + Writer)实现灵活扩展,内置MySQL插件,支持断点续传与并发控制。 - **适用场景**: 全量迁移、表结构一致性的多表同步。 #### 2. **迁移流程详解** ##### 步骤 1: 环境准备 - **安装 DataX**: 从[官方仓库](https://github.com/alibaba/DataX)下载并解压。 - **依赖检查**: 确保Python 2.7+和JRE 1.8+已安装。 - **MySQL权限**: 源库需`SELECT`权限,目标库需`INSERT/UPDATE`权限。 ##### 步骤 2: 配置文件编写 - **基础模板**: ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "source_user", "password": "source_pwd", "column": ["id", "name", "create_time"], // 指定字段 "splitPk": "id", // 按主键分片 "connection": [{ "table": ["user_table"], // 源表名 "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://source_host:3306/db"] }] } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "username": "target_user", "password": "target_pwd", "column": ["id", "name", "create_time"], // 与reader顺序一致 "connection": [{ "jdbcUrl": "jdbc:mysql://target_host:3306/db", "table": ["user_table"] // 目标表名 }], "writeMode": "insert" // 写入模式(insert/replace) } } }], "setting": { "speed": { "channel": 4, // 并发通道数 "byte": 1048576 // 流量限制(可选) } } } } ``` ##### 步骤 3: 执行迁移命令 ```bash python {DataX安装路径}/bin/datax.py {配置文件路径}/mysql2mysql.json ``` #### 3. **关键配置解析** - **Reader 参数**: - `splitPk`: 选择高基数字段(如自增主键)提升分片效率。 - `querySql`: 复杂查询时替代`table`+`column`,支持自定义SQL。 - **Writer 参数**: - `preSql`/`postSql`: 执行前后可运行清理或索引操作,例如: ```json "preSql": ["TRUNCATE TABLE user_table"], "postSql": ["CREATE INDEX idx_name ON user_table (name)"] ``` - `batchSize`: 控制单批次插入量(默认1024),根据内存调整。 #### 4. **性能优化策略** - **硬件层面**: 提升源/目标库的磁盘I/O和CPU资源。 - **配置调优**: - 增加`channel`数(参考:CPU核心数 × 2)。 - 设置`"speed.byte"`避免网络过载。 - **MySQL 调优**: - 目标库临时关闭`binlog`和`unique_checks`。 - 使用`LOAD DATA INFILE`加速(需开启`local_infile`)。 #### 5. **数据一致性验证** - **行数比对**: ```sql -- 源库执行 SELECT COUNT(*) FROM user_table; -- 目标库执行 SELECT COUNT(*) FROM user_table; ``` - **抽样校验**: ```sql SELECT * FROM user_table WHERE id IN (100, 200, 300); ``` #### 6. **常见问题处理** - **主键冲突**: 设置`writeMode: replace`覆盖数据。 - **编码问题**: 检查表字符集(推荐`utf8mb4`)。 - **类型映射错误**: 确保目标表字段类型兼容(如`DATETIME`与`TIMESTAMP`)。 #### 7. **进阶用法** - **增量同步**: 结合`where`条件筛选时间戳字段: ```json "where": "update_time > '2023-01-01'" ``` - **多表迁移**: 在`connection`中配置多个`table`项。 #### 8. **替代方案对比** | 工具 | 优点 | 缺点 | |------------|-------------------------|-----------------------| | **DataX** | 稳定、支持复杂转换 | 需要编写JSON配置 | | **mysqldump** | 简单、快速全量备份 | 不适合大数据量或增量 | | **Canal** | 实时同步、低延迟 | 架构复杂、需处理binlog解析 | **提示**: 对百GB级数据迁移,建议先分表分批次操作,避免单任务超时。
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