Datax使用遇到的坑

本文记录了使用DataX从postgresql到mysql数据迁移过程中遇到的问题及解决方案,包括DOS控制台乱码、插件加载失败、数据库连接问题、源码编译失败、数据类型转换、writer错误以及MySQL关键字字段处理。

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

Datax使用遇到的坑

最近有个需求是要把postgresql的几个表数据迁移到mysql服务器上。我这边采用的是DataX工具,环境要求
但Datax在使用的过程中遇到了一些坑,问题记录如下:
所使用的myjob.json文件

{
   
  "job": {
   
    "content": [
      {
   
        "reader": {
   
          "name": "postgresqlreader",
          "parameter": {
   
            "column": ["xx"],
			"connection": [
				{
   
					"jdbcUrl": ["jdbc:postgresql://xxx:xxx/xxx?currentSchema=xxx"], 
					"table": ["xxx"]
				}
			], 
			"password": "xxx",
			"username": "xxx"
          }
        },
        "writer": {
   
          "name"
DataX是一个高效的数据同步工具,由阿里云团队开发并维护。它支持多种数据源之间的数据传输,并且配置简单、使用方便。 ### DataX的基本使用步骤 #### 1. 环境准备 首先需要准备好Python环境(推荐版本为2.7),因为DataX是以Python脚本的形式运行的。此外还需要下载最新版的DataX包以及相应的插件(如MySQL Reader、Oracle Writer等)用于连接特定类型的数据库或其他存储系统。 #### 2. 配置JSON文件 DataX通过编写JSON格式的任务配置文件来进行操作设置。这个配置文件包含了任务名称、读取端信息(Reader)、写入端信息.Writer以及其他一些必要的参数说明。 例如从Mysql到HDFS的一个简单的配置模板如下: ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": {} }, "writer": { "name": "hdfswriter", "parameter": {} } } ], "setting": { "speed": { "channel": 3 // 并行度,默认值为0表示无限制 } } } } ``` 每个部分的具体属性可以根据官方文档进一步补充完整,包括但不限于表名、列映射规则、过滤条件等等。 #### 3. 执行命令 将上述编辑好的.json结尾的文本保存下来之后,在命令行中切换至datax安装目录下输入类似这样的指令启动程序: ```bash python datax.py ${your_config_file}.json ``` 其中`${your_config_file}`是指向你刚刚创建的那个JSON配置文件路径变量。 以上就是关于DataX最基础也是最重要的几个方面了。当然还有更多高级特性等待探索!
评论 1
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
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