DATAX

记录datax使用过程中的一系列需要主要的地方以及优化和采用调度工具调度datax任务

1.使用crontab调度datax任务,仅做数据数据同步因为他的依赖关系不好定义,最好是处理一个一个单独的同步任务

2.首先我们需要建立对对应的同步任务,这我们假设建立了一个mysql2mysql的任务名为'***.json'

3.之后我们建立一个shell脚本去调度之前的datax同步任务

脚本内容:

#这一行在脚本中必须添加否无法执行
#!/bin/sh 
#定义时间 
time=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S") 
#由于crontab不会刷新配置文件,我们手动刷新配置文件,防止任务同步失败
source /etc/profile
#也是刷新配置文件(最好有不然任务容易失败)     
source ~/.bash_profile
#将日志对应到指定日期的文件中,例如2022年11月16日跑的任务,会产生一个对应日期的文件
echo `date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` >> /opt/modules/datax/log/datax_log.log
#切换这datax所在的bin目录下
cd /opt/modules/datax/bin 
#echo到控制台说明已经进入bin目录
echo '进入bin目录'
#通过python调度 对应目录下面的数据同步任务'***.json'
python datax.py /opt/modules/datax/job/job.json
#执行结束打印日志至控制台
echo 'hello!'

通过shell命令替换json或者某个文件中的某个值

替换文件为json:当我们想要动态替换掉文件中的某一个key的值的时候可以用,例如我们在datax动态同步数据的时候我们需要每天更改文件中的where字段, 按照时间的话我们就可以根据时间进行修改,这样是可行的

示例shell文件如下:

#!bin/bash
#其中的where是我需要替换的那个字段对应的key,{print NR}可以获取该key位于第几行
old_line=$(awk -F"\"" '/where/{print NR}' 自己的文件名)
#其中的where是我要替换的那个字段对应的key,{print $4}可以获取where对应的values 
old_test=$(awk -F"\"" '/where/{print $4}' 自己的文件名)  
new_test=自己想要替换成的值
#这里的意思是将文件中指定列的旧数据替换成新数据,适用于某个文本文件中可能存在多个的情况 
sed -e "@$old_line s@$old_test@$new_test@" -i 自己的文件名
#这里的意思也是将文件中的旧数据替换成新数据,但是这个文本再文件中只有1个的时候就可以做到全局替换
sed -e "s@$old_test@$new_test@g" -i 自己的文件名 

下面写一个具体的案例:我想替换test.json中where这个key所对应的值,后面的$4,实际应用的时候可以根据自己的json文件进行调试,$1,$2,$3……,看那个能拿到你想要的数据

#!bin/bash
#查找test.json文件中where对应的值
old_test=$(awk -F"\"" '/where/{print $4}' test.json)
#我治理想要将他替换成昨天的日期,时间格式为20221212
new_test=$(date -d yesterday +%Y%m%d)
#拼接where条件中的string,riqi=20221212类似于这种
new_test_final='riqi='$new_test
#替换掉test.json文件中where对应的字符 
sed -e "s@$old_test@$new_test_final@g" -i test.json

通过

03-25
<think>嗯,用户想了解DataX的使用说明,特别是阿里云的开源版本。首先,我需要确认DataX的基本信息,比如它是什么,主要用途是什么。根据引用里的内容,DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源工具,用于异构数据源之间的离线同步。引用[2]和[4]都提到它支持多种数据源,比如MySQL、HDFS、Hive等等。 接下来,用户可能想知道怎么使用DataX。需要说明它的核心架构,比如Job、JobSplitter、TaskGroup这些组件。引用[1]和[3]提到DataX的同步速度快,性能不错。这里可能需要解释一下它的框架结构,比如Job负责一个同步作业,拆分成多个Task,然后由TaskGroup并发执行。 然后,用户可能需要具体的步骤,比如安装配置。引用[5]提到了调用存储过程和MySQL同步的例子,可能可以结合这些信息。DataX的安装步骤应该包括下载、环境准备、配置json文件,然后运行任务。需要给出一个示例,比如从MySQL同步到Oracle的json配置,这样用户能直观看到怎么写配置文件。 另外,用户可能关心DataX的优势,比如高扩展性、高性能、安全可靠。这些在引用里都有提到,比如引用[3]和[4]强调高效稳定。还要提到适用场景,比如数据迁移、数据仓库构建、备份容灾,这些是常见的使用情况。 最后,生成相关问题的时候,要覆盖原理、性能优化、监控、限制、对比其他工具这些方面。用户可能会想知道DataX和其他工具如Sqoop的区别,或者如何处理增量同步的问题。需要确保问题有针对性,能帮助用户进一步了解DataX的各个方面。 需要注意的是,回答里要避免使用Markdown,但用户提供的引用格式需要正确标注。比如引用[^1]、[^2]等要放在对应的内容后面。同时,确保所有的技术术语准确,比如Job、TaskGroup这些组件名称正确无误。如果有配置示例,要检查JSON语法是否正确,比如插件的reader和writer部分,参数是否正确。 可能用户还关心DataX的社区支持和文档资源,但引用里没有提到,所以可能需要根据现有信息回答,或者建议用户查看GitHub仓库获取更多细节。总之,要结构清晰,分步骤说明,让用户能一步步了解如何使用DataX,它的优势以及适用场景。</think>### DataX 数据同步工具使用说明(阿里云开源版本) #### 一、核心功能与特点 DataX 是阿里开源的离线数据同步工具,支持包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、ODPS 等异构数据源之间的高效数据传输[^2][^4]。其特点包括: 1. **高扩展性**:通过插件机制支持多种数据源,用户可自定义扩展。 2. **高性能**:采用多线程并发模型,提升同步速度[^3]。 3. **安全可靠**:支持断点续传、脏数据检测与容错机制[^4]。 #### 二、框架结构 DataX 核心组件包含: - **Job**:描述一个完整同步作业的配置。 - **JobSplitter**:将作业拆分为多个并发执行的 Task。 - **TaskGroup**:管理 Task 执行,控制并发资源。 #### 三、安装与配置步骤 1. **环境准备**: - Java 1.8+ 环境 - 下载 DataX 安装包:`wget https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz` - 解压并验证:`python {DATAX_HOME}/bin/datax.py --job examples/mysql2oracle.json` 2. **配置文件示例**(MySQL 到 Oracle): ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "123456", "column": ["id", "name"], "connection": [{ "table": ["user"], "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/test"] }] } }, "writer": { "name": "oraclewriter", "parameter": { "username": "admin", "password": "oracle_pwd", "column": ["id", "name"], "connection": [{ "jdbcUrl": "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL", "table": ["user"] }] } } }] } } ``` #### 四、适用场景 1. **数据迁移**:如 MySQL → HDFS 的批量迁移[^2]。 2. **数据仓库构建**:多源数据整合至 Hive/ODPS。 3. **备份与容灾**:支持全量/增量数据同步[^5]。
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