DataX使用

解决问题?

DataX简介?

DataX使用?

DataX配置文件?

 

1. DataX简介?

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。

使用DataX能实现什么功能呢?例如,把MySQL数据库里的某张表导入到Oracle数据库说是HBase数据库中。还可以通过编写Transfer插件,实现数据转换的功能,比如字符串遮蔽的功能。

详情参见:https://github.com/alibaba/DataX

 

2. DataX使用?

运行环境:

2.1 直接安装(安装方法一)

直接下载DataX工具包:DataX下载地址 ,下载以后解压至本地某个目录,进入bin目录,即可使用:

$ cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin
$ python datax.py {YOUR_JOB.json}

YOUR_DATAX_HOME:DataX解压目录。
YOUR_JOB.json:DataX运行需要的配置文件。


2.2 源码编译(安装方法二)

2.2.1 下载DataX源码:

$ git clone git@github.com:alibaba/DataX.git

2.2.2 通过maven打包

$ cd  {DataX_source_code_home}
$ mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true

2.2.3 打包成功,日志显示如下:

[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] -----------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 08:12 min
[INFO] Finished at: 2015-12-13T16:26:48+08:00
[INFO] Final Memory: 133M/960M
[INFO] -----------------------------------------------------------------

2.2.4 打包成功,目录结构如下:

$ cd  {DataX_source_code_home}
$ ls ./target/datax/datax/
bin   conf   job   lib   log   log_perf   plugin   script   tmp

 

3. DataX使用案例

3.1 创建任务的配置文件(json格式)

配置模板:python datax.py -r {YOUR_READER} -w {YOUR_WRITER}

$ cd  {YOUR_DATAX_HOME}/bin
$ python datax.py -r streamreader -w streamwriter
DataX (UNKNOWN_DATAX_VERSION), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2015, Alibaba Group. All Rights Reserved.
Please refer to the streamreader document:
    https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md 

Please refer to the streamwriter document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md 
 
Please save the following configuration as a json file and  use
     python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json 
to run the job.

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "sliceRecordCount": ""
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "streamwriter", 
                    "parameter": {
                        "encoding": "", 
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": ""
            }
        }
    }
}

案例:

#stream2stream.json
{
  "job": {
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "streamreader",
          "parameter": {
            "sliceRecordCount": 10,
            "column": [
              {
                "type": "long",
                "value": "10"
              },
              {
                "type": "string",
                "value": "hello,你好,世界-DataX"
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "streamwriter",
          "parameter": {
            "encoding": "UTF-8",
            "print": true
          }
        }
      }
    ],
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 5
       }
    }
  }
}

3.1 启动DataX

$ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
$ python datax.py ./stream2stream.json

 

以上详情见:https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md

 

4. 插件详解(配置参数)

见官网:https://github.com/alibaba/DataX

 

 转载请标明出处。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mungerz/p/10472944.html

<think>嗯,用户再次明确了需求:需要DataX使用指南和操作说明,特别提到了部署与使用教程。结合之前的对话历史,我已经提供了安装部署的完整流程,现在需要聚焦在实际操作层面。用户可能是个刚接触DataX的数据工程师或运维人员,ta的真实需求可能不止基础操作,更想了解如何应对实际生产环境中的问题。从ta两次提问的连贯性看,应该是在搭建数据同步平台,可能需要从MySQL这类关系型数据库同步到大数据平台。注意到引用内容里提到了DataX的核心架构和模块分工,特别是datax-core、datax-job、datax-web这些组件[^3]。这些信息很重要,因为用户如果要做企业级部署,可能需要web管理界面而非命令行操作。需要重点展开的部分:1任务配置示例必须实用,比如MySQL到Hive的同步配置要包含分页参数和字段映射2性能调优部分要给出具体参数修改示例,像channel/chunkSize的取值逻辑3错误处理要直击痛点,比如网络中断后的续传方案对了,用户上次提到的DataX与实时工具对比问题其实很有价值,这次可以放在相关问题里引申,这对技术选型很有帮助。另外考虑到用户环境,所有示例都要强调中文编码的处理技巧。最后组织信息时得注意:操作指南必须像烹饪步骤一样明确。比如创建任务目录这种细节,新手可能因目录权限问题卡住,得提醒chmod命令的使用。</think> 以下是DataX的完整使用指南及操作教程,结合官方文档和最佳实践: --- ### 一、部署验证(接续安装流程) 1. **环境检查** ```bash # 确认Python版本 python -V # 需为2.7.x # 验证Java环境 echo $JAVA_HOME && java -version ``` 2. **运行内置测试** ```bash cd /opt/datax/bin python datax.py ../job/job.json # 执行内存流同步测试 ``` *成功输出示例*: ```plaintext Total 100000 records, 2600000 bytes | Average 1.38 MB/s Task end status: SUCCESS [^1] ``` --- ### 二、核心操作指南 #### 1. **基础任务配置** 模板示例(MySQL → MySQL): ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "******", "connection": [{ "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://src_host:3306/db1"], "table": ["users"] }], "column": ["id","name","email"], "where": "create_time > '2023-01-01'" } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "username": "admin", "password": "******", "connection": [{ "jdbcUrl": "jdbc:mysql://dest_host:3306/db2", "table": ["user_backup"] }], "column": ["id","full_name","contact"] } } }], "setting": { "speed": { "channel": 4 // 并发通道数 } } } } ``` #### 2. **执行同步任务** ```bash python datax.py /path/to/your_job.json ``` #### 3. **高级参数配置 | 配置项 | 作用 | 示例值 | |------------------|-------------------------------|---------------| | errorLimit | 允许的最大错误记录数 | {"record": 5} | | speed.byte | 流量限制(字节/秒) | 1048576 | | dryRun | 预检模式(不执行写入) | true | --- ### 三、生产级实践 #### 1. **性能优化技巧** - **增加并发**:修改`channel`数(建议=源数据库连接池上限) - **分批读取**:添加`splitPk`实现分片并行 ```json "reader": { "parameter": { "splitPk": "id", // 按主键分片 "querySql": ["SELECT * FROM orders WHERE id BETWEEN $1 AND $2"] } } ``` #### 2. **断点续传方案** 1. 启用`isResume`标志 2. 配置断点记录目录 ```json "core": { "transport": { "resume": { "isResume": true, "path": "/data/datax/resume_logs/" } } } ``` #### 3. **错误诊断方法 查看详细日志: ```bash tail -f /opt/datax/log/2023-xx-xx_xx.log ``` *常见错误处理*: ```plaintext Connection timed out → 增加数据库超时参数 ERROR Code:[DBUtilErrorCode-10] → JDBC驱动版本不匹配 ``` --- ### 四、扩展应用 #### 1. 集成DataX-Web管理平台 ```bash # 基于引用[3]部署管理界面 git clone https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web cd datax-web && mvn package ``` *功能优势*: - 可视化任务配置 - 实时监控同步流量 - 自动生成执行报告[^3] #### 2. 自定义插件开发 1. 实现`Reader`/`Writer`接口 2. 打包放入`plugin`目录 3. 注册至`plugin.json`配置文件 --- > **关键说明** > - 中文路径支持:在`datax.py`添加`JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8"` > - 内存调整:修改`bin/datax.py`中的`-Xms4096m -Xmx8192m`[^2] > - 插件库更新:定期从[DataX GitHub](https://github.com/alibaba/datax)获取新插件
评论
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