DataX自定义transformer编写指南

最新推荐文章于 2025-10-30 16:22:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-30 16:22:40 发布 · 9k 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

DataX是阿里巴巴的离线数据同步工具，支持多种数据源间的数据同步。为了实现数据脱敏，可以通过自定义transformer进行数据转换。本文档介绍了如何编写DataX的自定义transformer，涉及Java开发环境和Maven，以及transformer的注册和编译过程，旨在帮助开发者实现复杂的数据加密功能。

DataX自定义transformer编写指南

用于数据加密

  • jave开发环境
  • maven
  • Python 2.*

概述

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、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。借助于DataX可以实现将数据库中的数据进行脱敏操作并以任意支持类型存储于数据库或者数据平台中。

DataX作为一个框架，本身提供了writer和reader插件的自定义方法，参考已有的方法即可支撑更多类型的数据读取和存储。然而想要在数据迁移过程中实现数据脱敏，则更适合去继承设计实现一个特定的 transformer，让数据在传输过程中自然地完成数据转换。

DataX本身提供了几个transformer用于数据处理，仅需修改 job 配置文件，就能实现简单的字符串修齐和替换处理。但对于更多类型的数据实现更为复杂的加密却无能为力。这里以自身经历为例，记录一下我的transformer开发过程。

过程概述

1.从 Github 上 clone DataX 项目源码到本地，在根目录下找到 transformer 文件夹；
2.在 com.alibaba.datax.transport.transformer 路径下找到transformer, 继承 Transformer 并参考已有的transformer类实现接口，按你的需求接收参数，用于从 job 配置文

最低0.47元/天 解锁文章
【DATAX自定义transformer】
weixin_57619565的博客
10-31 1852
使用DATAX数据抽取时，自定transformer实现数据的转换处理
datax 自定义transformer
wang972779876的博客
05-31 1669
datax 自带的transformer ：
数据库迁移工具 DataX 实战：自定义 Reader 与 Writer 开发
最新发布
saffadsa的博客
10-30 321
DataX 插件机制Reader：数据抽取插件，负责从源端读取数据Writer：数据写入插件，负责向目标端写入数据核心接口：需实现和。
datax（一）alibaba datax简介
qq_31957747的博客
11-03 6810
github：https://github.com/alibaba/DataX 目录 一、datax简介 1.1 原理简介 1.1.1 概览 1.1.2 框架设计 1.1.3 核心架构 1.2 特点 1.3 使用场景 二、data使用方式、注意点 2.1 基本使用 2.2 数据预处理 2.2.1 transformer例子 2.2.2 已有trasformer列表 2.2.3扩展transformer方法 2.3流控、并发调整 2.3.1 流控、并发配置项 2.3...
datax(21):编写自己的Transformer
热门推荐
water Wang
01-26 13万+
前面2篇文章，已经看完+学习完transform的内容，今天继续编写一个自己的transformer； 一、环境 win10 DataX 3.0(从我的datax分支打包而来) job.json使用datax的样例json，源文件在xxx\DataX\core\src\main\job\中，打包编译后在xxx\DataX\target\datax\datax\job下。本文略做修改，主要修改2出，是否打印和记录行数 { "job": { "setting": { .
datax自定义处理器Transformer
jdk java api 中文 下载
06-05 801
使用datax同步数据 对方Oracle库字符集编码为 ISO_8859_1/ASCII。在TransformerRegistry中注册。自定义Transformer类。
DataX 运行时加载自定义 transformer 插件
陆上溪流
03-28 8029
如何让 DataX 运行时加载自定义 transformer 插件 早该知道的一种更高级的 transformer 自定义方法。 前言 之前的文章有介绍过通过自定义 transformer 在 DataX 上实现 ETL(Extract Transform Load) 过程中定制化的数据处理，当时的实现方法是自定义插件并手写代码注册到com/alibaba/datax/core/transport...
大数据学习之DataX
m0_58050808的博客
06-25 1513
DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。
数据同步工具datax
pengfeijiuwanli的博客
05-16 3026
一、DataX 概述 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、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、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。同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源
java身份证工具类（校验身份证是否合法、通过身份证获取年龄、性别、生日，将15位身份证转为18位等）
zjx2016的博客
01-08 9180
一、简介 因为工作需要经常用到身份证做一些相关操作，于是通过查阅资料总结出一些常用的工具方法，包括校验身份证是否合法、通过身份证获取年龄、通过身份证获取性别、通过身份证获取户籍地址、通过身份证获取生日、将15位身份证转为18位身份证等。
Datax实现数据处理/转换功能--Transformer的实现及使用
T_Ghost的博客
01-08 2287
datax会在初始化时加载TransformerRegistry并将指定的Transformer进行注册。要将自定义的Transformer加入其注册的静态代码块中。
DataX从入门到精通04—自定义transformer
欲望以提升热忱 毅力以磨平高山
09-03 6993
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import
数据同步过程中的数据转换——DataX Transformer实践
abx2757548434676的博客
07-17 3743
最近遇到一个需求，需要从一个表里读取数据，并解密其中一个字段，然后写入另一个表中，表的数据量大概是一千多万，一开始直接用MyBatis-Plus3.5.4开始支持的一个流式查询来完成这一功能，但是实践起来发现数据同步的效率十分低；后来采用了DataX自定义Transformer的方式实现了高效数据同步。
Datax 自定义Transformer 的两种方式
crime_lamb的博客
11-14 1328
官方定义路径：Transformer 路径：com.alibaba.datax.core.transport.transformer.SubstrTransformerTransformerRegistry 路径：com.alibaba.datax.core.transport.transformer.TransformerRegistry默认支持的六种 Transformer仿照 SubstrTransformer 编写自定义 Transformer重点命名必须已 dx_ 开头。
DataX Transformer从入口到加载的源码分析及UDF扩展与使用
Yore - Home
05-20 4106
本文重点介绍了阿里的开源异构数据离线同步工具 DataX中的 Transformer 组件的源码分析，及自定义扩展和使用，其中为了更好的使用 Transformer UDF 又对这部分的源码从入口到加载的整个过程进行分析。本文以解密为示例，详细介绍了 DataX Transformer 中的 UDF 的使用和自定义扩展。
datax(20):内置transformer使用
water Wang
01-25 10万+
前面看了transformer的原理及源代码，今天实战下，看看他的效果； 一、环境 win10 DataX 3.0(从我的datax分支打包而来) job.json使用datax的样例json，源文件在xxx\DataX\core\src\main\job\中，打包编译后在xxx\DataX\target\datax\datax\job下。本文略做修改，主要修改2出，是否打印和记录行数 { "job": { "setting": { "speed":.
Datax自定义Transformer数据清洗(使用本地加载local_storage解耦合)
qq_18453581的博客
08-23 5143
准备 需要依赖(我的把源码下来,本地install,远程仓库是否有这两个依赖不确定) <dependency> <groupId>com.alibaba.datax</groupId> <artifactId>datax-core</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
datax自定义函数
letterss的博客
06-26 722
1.下载datax最新版源码，函数转换在core模块com.alibaba.datax.core.transport.transformer目录下面。以AES加密函数为例，新建AESEncryptTransformer。@Overridetry {= 2) {try {//如果字段为空，跳过加密处理。
datax(18):源码解读Transformer
water Wang
01-24 9万+
现在很多场景都把datax当做ETL工具，datax中的各种reader相当于E（Extract），各种writer相当于L（load），那么datax中是否有T（transform）。答案是肯定的~ 一、概述transformer 作用：在生产上数据传输，一般情况下只需要rw就行，但是有时候需要在中间过程做些操作，比如加解密、切割、拼接等等，这个时候就需要transform了。 族谱 datax中的transform有2个顶级祖宗，简单类型的Transformer和复杂类型的ComplexTran.
DataX也支持异构数据源吧，即从一个数据源同步数据到另外一个数据框架中
04-19
<think>好的，用户现在想了解DataX是否支持异构数据源之间的数据同步，以及具体的配置方法。根据用户提供的引用内容，尤其是引用[1]、[2]、[3]、[4]都明确提到了DataX的设计初衷就是解决异构数据源的同步问题，所以首先需要肯定地回答支持。 接下来，用户可能需要具体的配置步骤。根据引用内容，DataX采用插件化的架构，Reader和Writer插件分别负责读取和写入不同的数据源。配置方法需要编写JSON作业模板，指定Reader和Writer的插件类型及参数。例如，从MySQL同步到HDFS，需要配置MySQL Reader和HDFS Writer的参数，如连接信息、列名、路径等。 用户可能还会关心实际案例，比如如何配置MySQL到Hive的同步。根据引用[5]，Hive的TIMESTAMP类型需要注意精度问题，如果保留纳秒需要配置为String类型。这时候需要提醒用户注意数据类型转换的问题，避免数据丢失。 另外，用户可能没有明确提到的点包括DataX的插件生态、性能优化参数（比如channel设置），以及如何扩展自定义插件。这些也是配置过程中可能需要的进阶内容，可以适当提及，帮助用户更全面地使用DataX。 最后，需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并提供示例配置，让用户能够快速上手。同时，注意引用来源，比如引用[4]提到Framework处理缓冲和并发，可以在优化部分提到调整channel参数来提高速度。</think>### DataX异构数据源同步能力详解 #### **一、核心支持能力** DataX **原生支持异构数据源间的离线数据同步**，其插件化架构通过解耦数据读取（Reader）与写入（Writer）实现跨系统数据传输[^1][^2][^3][^4]。以下为关键特性： 1. **多源互通**：支持包括关系型数据库（MySQL/Oracle）、大数据存储（HDFS/Hive）、NoSQL（HBase）等30+数据源互相同步[^3] 2. **自动类型转换**：内置类型映射系统自动处理不同数据源间的字段类型差异（如MySQL的`DATETIME`转Hive的`TIMESTAMP`），特殊类型需手动配置[^5] 3. **链路标准化**：通过星型架构统一数据流转路径，避免网状链路复杂性[^1] --- #### **二、配置方法详解（以MySQL→Hive为例）** ##### **步骤1：创建JSON作业模板** ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "123456", "column": ["id", "order_time", "amount"], "connection": [{ "table": ["orders"], "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://10.1.1.1:3306/mydb"] }] } }, "writer": { "name": "hdfswriter", "parameter": { "defaultFS": "hdfs://namenode:8020", "fileType": "orc", "path": "/user/hive/warehouse/order_db.db/fact_order", "column": [ {"name": "id", "type": "BIGINT"}, {"name": "order_time", "type": "STRING"}, // 避免Hive时间类型精度丢失[^5] {"name": "amount", "type": "DOUBLE"} ], "writeMode": "append" } } }], "setting": { "speed": {"channel": 5} // 并发度调节[^4] } } } ``` ##### **步骤2：执行同步命令** ```bash python datax.py job/mysql2hive.json ``` --- #### **三、关键配置项说明** | **模块** | **配置项** | **作用** | **典型值示例** | |-------------|---------------------|-------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------| | Reader | jdbcUrl | 源数据库连接地址 | jdbc:mysql://ip:port/db | | | table | 待同步的源表名 | orders | | | splitPk | 数据分片字段（提升并发效率） | id | | Writer | defaultFS | HDFS集群地址 | hdfs://namenode:8020 | | | fileType | 文件存储格式（支持text/orc/parquet等） | orc | | | writeMode | 写入模式（覆盖/追加） | append/truncate | | Setting | channel | 并发线程数（直接影响同步速度） | 5-10（根据集群性能调整） | | | errorLimit | 容错阈值（允许的最大脏数据条数） | {"record": 100} | --- #### **四、最佳实践与避坑指南** 1. **类型映射验证** - Hive的`TIMESTAMP`类型需特别注意精度问题，建议优先使用STRING类型避免纳秒级数据丢失[^5] - 使用`-Ddatax.debug.enable=true`开启调试模式检查类型转换 2. **性能优化** - **分片策略**：对源表设置`splitPk`实现并行读取（如选择自增主键字段） - **批量提交**：调整`batchSize`参数（默认1024）减少网络开销 - **内存控制**：通过`-jvm="-Xms4G -Xmx4G"`调节JVM内存分配 3. **增量同步实现** ```sql -- Reader配置示例（按时间戳增量） "where": "update_time > '2023-08-01 00:00:00'" ``` - 配合调度系统（如Airflow）周期性更新`where`条件实现增量抽取 --- #### **五、扩展能力说明** 1. **自定义插件开发** - 实现`ReaderPlugin`/`WriterPlugin`接口可扩展新数据源支持 - 已有插件代码参考：`datax/plugin/reader/mysqlreader` 2. **数据清洗中间件** ```json "transformer": [ {"name": "dx_replace", "parameter": {"columnIndex": 2, "oldValue": "null", "newValue": "0"}} ] ``` - 支持字段替换、正则过滤等ETL操作 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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