datax hdfs2mysql.json模板

本文介绍使用DataX工具将HDFS中的数据迁移到MySQL数据库的方法,包括配置文件的详细设置,如指定列映射、数据类型转换及连接参数等。
运行如下命令可以查看官方文档
datax.py  -r hdfsreader -w mysqlwriter

DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.
Please refer to the hdfsreader document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfsreader/doc/hdfsreader.md 
Please refer to the mysqlwriter document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlwriter/doc/mysqlwriter.md 
hdfs2mysql.json
{
 "job": {
  "content": [
   {
    "reader": {
     "name": "hdfsreader",
     "parameter": {
      "column": [
       "*"
      ],
      "defaultFS": "hdfs://xxxx:8020",
      "encoding": "UTF-8",
      "fieldDelimiter": "|",
      "fileType": "text",
      "path": "/xxxx",
      "nullFormat":"\\N" #处理hdfs中的Null值
     }
    },
    "writer": {
     "name": "mysqlwriter",
     "parameter": {
      "column": [
       "xm",
       "total_days",
       "total_count",
       "avg_czcs",
       "preday_counts"
      ],
      "connection": [
       {
        "jdbcUrl": "jdbc:mysql://ip:port/db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
        "table": [
         "table_name"
        ]
       }
      ],
      "password": "密码",
      "preSql": [],
      "session": [],
      "username": "用户名",
      "writeMode": "insert"
     }
    }
   }
  ],
  "setting": {
   "speed": {
    "channel": "1"
   }
  }
 }
}

模板2: 如果不是所有列导出,需要指定列的对应关系,下标从0开始,
hdfsreader数字类型用long,用int会报错,type是必填字段

{
 "job": {
  "content": [
   {
    "reader": {
     "name": "hdfsreader",
     "parameter": {
      "column": [
       {
        "index": 0,
        "type": "long"
       },
       {
        "index": 6,
        "type": "long"
       },
       {
        "index": 7,
        "type": "long"
       },
       {
        "index": 4,
        "type": "double"
       }
      ],
      "defaultFS": "hdfs://",
      "encoding": "UTF-8",
      "fieldDelimiter": "|",
      "fileType": "text",
      "path": "/*",
      "nullFormat": "\\N"
     }
    },
    "writer": {
     "name": "mysqlwriter",
     "parameter": {
      "column": [
       "czrID",
       "total_count",
       "total_days",
       "avg_count"
      ],
      "connection": [
       {
        "jdbcUrl": "",
        "table": [
         "ttable"
        ]
       }
      ],
      "password": "",
      "preSql": [""],
      "session": [],
      "username": "",
      "writeMode": "insert"
     }
    }
   }
  ],
  "setting": {
   "speed": {
    "channel": "1"
   }
  }
 }
}
### DataX 运行时线程状态为 TIMED_WAITING 的原因及解决方案 #### 一、问题背景 DataX 是阿里巴巴开源的一款异构数据同步工具,其核心功能是实现不同数据源之间的高效数据传输。`datax.py` 文件作为 DataX 的任务提交入口,负责解析配置文件并调用底层 Java 执行引擎完成具体的数据同步任务[^1]。 当运行 `mysql2hdfs` 类型的任务时,如果观察到线程状态为 `TIMED_WAITING`,这通常表明某些线程正在等待特定事件的发生或超时时间到达后再继续执行。这种现象可能由多种因素引起,包括但不限于资源竞争、I/O 阻塞以及 JVM 参数设置不当等问题[^5]。 --- #### 二、原因分析 以下是可能导致 DataX 线程进入 `TIMED_WAITING` 状态的主要原因: 1. **JVM 默认参数不足** 如果 JVM 启动参数未合理调整,可能会导致内存分配不合理或者垃圾回收机制频繁触发,从而影响线程调度效率。例如,默认堆大小过小会导致频繁 Full GC,进而引发大量线程处于等待状态[^4]。 2. **数据库连接池配置不匹配** 在 MySQL 数据源读取过程中,若连接池的最大连接数小于实际并发需求,则部分请求会被挂起至队列中,直到有可用连接释放为止。此时这些被阻塞的线程即表现为 `TIMED_WAITING` 状态[^3]。 3. **HDFS 写入性能瓶颈** 当目标端为 HDFS 时,由于网络延迟或其他外部条件限制,写操作可能出现较长时间停滞,造成相关线程暂时休眠以节省 CPU 资源[^2]。 4. **插件内部逻辑缺陷** 若使用的 Reader 或 Writer 插件存在设计上的瑕疵(如未能及时关闭流对象),也可能间接导致多余线程堆积于 `TIMED_WAITING` 中无法正常退出。 --- #### 三、解决方案 针对上述潜在诱因,可采取以下措施优化系统表现: 1. **优化 JVM 参数配置** 根据实际业务场景适当增大初始堆与最大堆容量,并启用 G1GC 替代传统 CMS 收集器来减少停顿时间。典型配置如下所示: ```bash export JAVA_OPTS="-server -Xms8g -Xmx8g -XX:+UseG1GC" ``` 2. **调整数据库连接池属性** 结合负载测试结果动态调节最小/最大活跃链接数目及相关超时阈值,确保满足高峰期访问量的同时兼顾稳定性。参考示例代码片段: ```properties dbcp.maxActive=20 dbcp.minIdle=5 dbcp.maxWaitMillis=5000 ``` 3. **提升 HDFS 客户端吞吐能力** 修改 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 文件中的缓冲区尺寸等相关选项,增强远程存储交互效能。例如增加 dfs.client.read.shortcircuit.buffer.size 值可以有效缓解读路径压力。 4. **升级官方版本或自定义修复补丁** 使用最新稳定版 DataX 及配套组件规避已知漏洞风险;必要情况下自行排查定位问题根源并通过修改源码方式彻底解决问题。 --- ### 四、总结 通过对 DataX 工作原理深入剖析可知,线程呈现 `TIMED_WAITING` 并非单一成因而需综合考量多方面要素加以应对。以上方法能够显著改善此类状况发生概率及其负面影响程度。
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