datax 实时同步oracle,数据源管理 | 基于DataX组件,同步数据和源码分析

本文详细介绍了DataX工具,一个用于异构数据源离线同步的框架,包括其设计理念、组件结构和架构设计。DataX通过Reader和Writer插件实现数据源的读取和写入,简化了数据同步过程。文章还提供了Python环境安装步骤,以及如何使用DataX进行PostgreSQL数据库的同步任务,包括脚本编写和执行。最后,文章深入解析了DataX的源码流程,涉及数据读取、传输和写入的关键代码片段。

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本文源码:[GitHub·点这里](https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent) || [GitEE·点这里](https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent)

# 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。

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2020/05/05/a1f2ec76370c2214.png?x-oss-process=style/bb)

`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。

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2020/05/05/b55d15b00e058723.png?x-oss-process=style/bb)

- 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

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2020/05/05/eaf2607992a1bd8c.png?x-oss-process=style/bb)

- 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

```

# yum -y install wget

# wget https://www.python.org/ftp/python/2

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