将本地mysql数据库表格导入到odps

本文介绍如何使用DataX工具将本地MySQL数据库表的数据导入到阿里云ODPS大数据计算服务中,包括DataX的安装配置及JSON任务文件的编写。

将本地mysql数据库表格导入到odps大数据计算服务项目中

将本地mysql数据库表格导入到odps大数据计算服务项目中

(还有一种方式是通过odps tunnel的方式:https://help.aliyun.com/document_detail/27833.html)

一、工具下载以及部署

二、配置示例:从MySQL读取数据 写入ODPS

 cd datax/job

  vim job.json


  • 第一步、创建作业的配置文件(json格式)

    {
        "job": {
            "content": [
                {
                    "reader": {
                        "name": "mysqlreader",
                        "parameter": {
                            "column": [],
                            "connection": [
                                {
                                    "jdbcUrl": [],
                                    "table": []
                                }
                            ],
                            "password": "",
                            "username": "",
                            "where": ""
                        }
                    },
                    "writer": {
                        "name": "odpswriter",
                        "parameter": {
                            "accessId": "",
                            "accessKey": "",
                            "column": [],
                            "odpsServer": "",
                            "partition": "",
                            "project": "",
                            "table": "",
                            "truncate": true
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
                "speed": {
                    "channel": ""
                }
            }
        }
    }   
  • 示例

    {
        "job": {
            "content": [
                {
                    "reader": {
                        "name": "mysqlreader",
                        "parameter": {
                            "username": "****",
                            "password": "****",
                            "column": ["id","age","name"],
                            "connection": [
                                {
                                    "table": [
                                        "test_table"
                                    ],
                                    "jdbcUrl": [
                                        "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
                                    ]
                                }
                            ]
                        }
                    },
                    "writer": {
                        "name": "odpswriter",
                        "parameter": {
                            "accessId": "****",
                            "accessKey": "****",
                            "column": ["id","age","name"],
                            "odpsServer": "http://service.odps.aliyun.com/api",
                            "partition": "pt='datax_test'",
                            "project": "datax_opensource",
                            "table": "datax_opensource_test",
                            "truncate": true
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
                "speed": {
                    "channel": 1
                }
            }
        }
    }
  • 第三步:启动DataX

    cd ../bin

     python datax.py ../job/job.json

    完成

### 在 DataWorks 中将 ODPS 表的数据导出本地文件的方法 在 DataWorks 中,ODPS 表的数据可以通过多种方式导出本地文件。以下是具体实现方法: #### 方法一:通过 DataWorks 的 SQL 查询导出 DataWorks 提供了 SQL 查询功能,用户可以编写查询语句并将查询结果导出为 CSV 或其他格式的文件。 1. 登录 DataWorks 控制台并进入工作空间。 2. 创建一个新的 SQL 脚本任务,输入查询语句以选择需要导出数据。例如: ```sql SELECT * FROM your_odps_table; ``` 3. 执行查询后,在查询结果页面点击“导出”按钮,选择导出为 CSV 文件,并将其保存到本地。 此方法适用于数据量较小的情况[^1]。 #### 方法二:使用 MaxCompute Tunnel 命令行工具 MaxCompute 提供了命令行工具 Tunnel,支持将 ODPS 表中的数据下载到本地文件。 1. 确保已安装 MaxCompute CLI 工具,并配置好访问凭证。 2. 使用以下命令将表数据下载到本地文件: ```bash tunnel download your_odps_table /path/to/local/file.csv -fd ','; ``` 其中 `-fd ','` 指定字段分隔符为逗号,可以根据需求调整。 此方法适合处理较大规模的数据集[^1]。 #### 方法三:通过 UDF 和自定义逻辑导出 如果需要对数据进行额外处理后再导出,可以利用 MaxCompute 的 UDF(用户自定义函数)功能。例如,创建一个 UDF 来处理数据并生成特定格式的输出。结合上述引用内容,示例如下: ```java public class ExportUDF extends org.apache.hadoop.io.Writable { public String evaluate(String input) { // 自定义逻辑处理数据 return "processed_" + input; } } ``` 然后在 DataWorks 中运行包含该 UDF 的 SQL 任务,并将结果导出本地文件[^3]。 #### 方法四:使用 Hologres 实时导出 Hologres 是一种实时数据仓库引擎,能够与 MaxCompute 深度融合。如果目标 ODPS 表已同步至 Hologres,则可以直接从 Hologres 导出数据。例如,使用 JDBC 连接 Hologres 并执行查询语句,将结果写入本地文件[^2]。 --- ### 注意事项 - 对于大规模数据导出,建议分批次进行以避免内存溢出。 - 数据导出过程中需确保网络连接稳定,防止中断导致任务失败。 - 如果涉及敏感信息,请注意数据安全和隐私保护。 ---
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