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# 一、DataX工具简介
## 1、设计理念
DataX是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候,只需要将此数据源对接到DataX,便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。

`絮叨一句`:异构数据源指,为了处理不同种类的业务,使用不同的数据库系统存储数据。
## 2、组件结构
DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework+plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader和Writer插件,纳入到整个同步框架中。

- Reader
Reader为数据采集模块,负责读取采集数据源的数据,将数据发送给Framework。
- Writer
Writer为数据写入模块,负责不断向Framework取数据,并将数据写入到目的端。
- Framework
Framework用于连接reader和writer,作为两者的数据传输通道,并处理缓冲,流控,并发,数据转换等核心技术问题。
## 3、架构设计

- Job
DataX完成单个数据同步的作业,称为Job,DataX接受到一个Job之后,将启动一个进程来完成整个作业同步过程。Job模块是单个作业的中枢管理节点,承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
- Split
DataXJob启动后,会根据不同的源端切分策略,将Job切分成多个小的Task(子任务),以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元,每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。
- Scheduler
切分多个Task之后,Job会调用Scheduler模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的Task重新组合,组装成TaskGroup(任务组)。
- TaskGroup
每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task,默认单个任务组的并发数量为5。每一个Task都由TaskGroup负责启动,Task启动后,会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。DataX作业运行起来之后,Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成,等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则,异常退出,进程退出值非0。
# 二、环境安装
推荐Python2.6+,Jdk1.8+(脑补安装流程)。
## 1、Python包下载
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# yum -y install wget
# wget https://www.python.org/ftp/python/2