datax工具介绍及简单使用-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了datax工具介绍及简单使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

介绍

Datax是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系数据库、HDFS、Hive、ODPS、Hbase等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能

设计理念

为了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；
DataX在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了7年之久。目前每天完成同步8w多道作业，每日传输数据量超过300TB；

框架设计

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/Writer插件，纳入到整个同步框架中，软件核心功能写入Framework 主体框架中。
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主体框架为插件预留接口，如果后期需要什么新功能，可以再去开发插件实现，而主体框架无需改动。

3.0核心架构

DataX 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，本小节按一个DataX作业生命周期的时序图，从整体架构设计非常简要说明DataX各个模块相互关系
DataX作业生命周期的时序图
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模块关系
DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接收到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程；
DataX 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；
DataX Job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；
切分多个Task之后，DataX 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)；
每一个TaskGroup负责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(可配置) ；
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，完成之后job成功退出；否则，异常退出，进程退出值非0。

调度流程

举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了20个并发，目的是将一个 100张分表的mysql数据同步到odps里面；
调度决策思路：
1）DataXJob根据分库分表切分成了100个Task；
2）根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup；
3）4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task；
4）计算
100个Task，20个并发就是20个Channel；4(20 / 5 = 4) 个Taskgroup，每个Taskgroup内的25(100 / 4 = 25)个Task，能够同时运行的任务是20个Channel等于20个并发。

环境需求与安装

1）环境需求
Linux
JDK(1.8以上，推荐1.8)
Python(2或3都可以)

2）安装工具
下载后解压至本地某个目录，进入bin目录，即可运行同步作业
$ cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin
$ python datax.py {YOUR_JOB.json}
自检脚本
$ python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json
如果报错
运行以下指令，再输入自检脚本指令
rm -rf {YOUR_DATAX_HOME}/plugin//._

具体就不详细介绍了。

入门案例

Stream -> Stream
目的：打印输出10行 hello,世界
步骤：
1）打开Datax工具目录
cd {YOUR_DATAX_HOME}

2）获取模板文件

python bin/datax.py -r streamreader -w streamwriter

3）修改

vim  job/stream2Stream.json

参数

column表示列

type表示该列的类型

value表示该列的值

column里面可以写多个列

sliceRecordCount：表示要打印多少次

encodding设置字符编码格式

print表示是否打印到控制台

setting

speed表示控制并发数

channel设置并发的数量

如果设置的print为true，则会打印slicRecordCount*channel次
如果是从mysql导入hdfs等其他操作，则会是真正代表并发数，而不是打印多少次

内容

{"job": {
"content": [{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column": [
{type:"long",value:"1024"},{
type:"string",value:"hello,世界"}],
"sliceRecordCount": "10"}},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"encoding": "utf-8",
"print": true
}}}],
"setting": 
{"speed": {"channel": "2"}}}}

4）运行

python bin/datax.py  job/stream2Stream.json

MySQL -> MySQL
目的：MySQL数据库的t_emp表数据导入到另一个MySQL数据库的表中

步骤：获得模板文件
python bin/datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter

修改如下
vim job/mysql2Mysql.json

内容

{"job": {
"content": [{
"reader": {
"name": "mysqlreader","parameter": {
"column": ["*"],"splitPk": "emp_id",
"connection": [{"jdbcUrl": [jdbc:mysql://localhost:3306/demo?
useUnicode=true&characterEncoding=utf8"],"table": ["t_emp"]}]
"username": "root","password": "123456",}},
"writer": {
"name": "mysqlwriter","parameter": {
"column": ["*"],"connection": [{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/democlone? useUnicode=true&characterEncoding=utf8","table": ["t_emp"]}],
"preSql": ["truncate t_emp"],
"session": ["set session sql_mode='ANSI'"],
"username": "root","password": "123456",
"writeMode": "insert"}}}],
"setting": {"speed": {"channel": "2"}}}}
//mysql端提前将表建好
//参数
//session sql_mode 数据校验模式

运行

python bin/datax.py job/mysql2Mysql.json

MySQL -> HDFS

目的：MySQL数据库中的t_emp表导入到HDFS中的/datax/mysql2hdfs/
步骤：
获得模板文件
修改如下
内容

{"job": {"content": [{
"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {
"column": [
"emp_id",
"dept_id",
"emp_name",
"emp_gender",
"emp_in_time"],
"connection": [{"jdbcUrl":["jdbc:mysql://localhost:3306/demo"],
"table": ["t_emp"]}],
"password": "123456","username": "root",
"where": ""}},
"writer": {"name": "hdfswriter",
"parameter": {"column": [{
type:"int",name:"emp_id"},{
type:"int",name:"dept_id"},{
type:"string",name:"emp_name"},{
type:"string",name:"emp_gender"},{
type:"date",name:"emp_in_time"}],
"compress":"",
"defaultFS": "hdfs://hadoop102:9000",
"fieldDelimiter": "\t",
"fileName": "mysqlToHdfs",
"fileType": "orc",
"path": "/datax/mysql2hdfs",
"writeMode": "append"}}}],
"setting": {"speed": {"channel": "2"}}}}

运行

python bin/datax.py job/mysql2Hdfs.json

MySQL -> Hive
目的：MySQL数据库中的t_emp表导入到Hive数据仓库的orc_emp表
步骤：类似上面的步骤
Hive -> MySQL

增量导入

目的：解决全量同步数据量较大时，同步被中断的问题
使用 DataX 进行全量同步和增量同步的唯一区别
增量同步需要使用 where 进行条件筛选
关键参数
使用where参数或者querySql参数进行增量导入
步骤
修改
vim job/mysql2HiveIncrement.json
内容

{"job": {"content": [{
"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {
"column": [
"emp_id",
"dept_id",
"emp_name",
"emp_gender",
"emp_in_time"],
"connection": [{"jdbcUrl":["jdbc:mysql://localhost:3306/demo"],
"querySql":["select * from t_emp_from_hive
where emp_id > ${id}"]}],
"password": "123456","username": "root"}},
"writer": {"name": "hivewriter","parameter": {
"column": [{
type:"int",name:"emp_id"},{
type:"string",name:"emp_name"},{
type:"string",name:"emp_gender"},{
type:"date",name:"emp_in_time"}],
"defaultFS": "hdfs://hadoop102:9000",
"fieldDelimiter": "\t",
"fileName": "mysqlToHiveTEmp",
"fileType": "orc",
"path": "/user/hive/warehouse/demo.db/orc_emp", "writeMode": "append"}}}],
"setting": {"speed": {"channel": "3"}}}}

运行
赋值格式
-p “-DpropertyName=propertyValue -D…”
命令

$ python bin/datax.py job/mysql2HiveIncrement.json -p "-Did=20 -D"
$ python bin/datax.py job/mysql2HiveIncrement.json -p "-DstartId=0 -DendId=3"

Java执行Datax脚本

项目配置
环境
Windows 10+
安装 JDK1.8+、开发工具
安装 Python2.7.5+
下载解压datax.tar.gz
Maven本地仓库配置
解压Datax工具压缩包，提取两个jar文件 -core -common
安装两个依赖到Maven本地库

创建Maven项目
pom.xml文件中添加依赖

	<dependency>
            <groupId>com.alibaba.datax</groupId>
            <artifactId>datax-core</artifactId>
            <version>0.0.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
        <groupId>com.alibaba.datax</groupId>
            <artifactId>datax-common</artifactId>
            <version>0.0.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-cli</groupId>
            <artifactId>commons-cli</artifactId>
            <version>1.4</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpclient</artifactId>
            <version>4.5.13</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>1.3.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.12.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-lang</groupId>
            <artifactId>commons-lang</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.60</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.25</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.25</version>
        </dependency>

public class JobMysql2Mysql {

static Logger log = LoggerFactory.getLogger(Stream2Stream.class);

public static void main(String[] args) {
int exitCode = 0;
String dataXPath = "D:/MyProgramFiles/BigData/datax/";  String jobFilePath = dataXPath + "job/mysql2Mysql.json"; System.setProperty("datax.home", dataXPath);
String[] dataXArgs = {
"-job",  jobFilePath,
"-mode", "standalone",
"-jobid", "-1"
};
try {
Engine.entry(dataXArgs);
} catch(Throwable throwable) {
exitCode = -1;
log.error("\n\n经DataX智能分析,该任务最可能的错误原因::\n"
+ ExceptionTracker.trace(throwable));
}
System.exit(exitCode);
}
}

MySQL 增量导入
//目的
//迭代的方式将MySQL数据表中数据导入到另一个MySQL数据库表中
//使用Java程序迭代并传递参数的形式，完成MySQL数据库之间的数据同步

public class JobMysql2MysqlIncrement {
static Logger log = LoggerFactory.getLogger(Stream2Stream.class);

public static void main(String[] args) {
int exitCode = 0;
String dataXPath = "D:/MyProgramFiles/BigData/datax/";
String jobFilePath = dataXPath + "job/mysql2MysqlIncrement.json"; System.setProperty("datax.home", dataXPath);
String[] dataXArgs = {
"-job",  jobFilePath,
"-mode", "standalone",
"-jobid", "-1"
};
try {
// 数据表中总行数，可以使用JDBC获取
int rowTotal = 5;
// 迭代增量的形式，分批次导入数据
for(int i = 0; i < rowTotal; i = i + 3) {
System.setProperty("offset", String.valueOf(i));
System.setProperty("rows", "3");
Engine.entry(dataXArgs);
System.out.println("------------Job End------------");
}
} catch(Throwable throwable) {
exitCode = -1;
log.error("\n\n经DataX智能分析,该任务最可能的错误原因::\n" + ExceptionTracker.trace(throwable));
}
System.exit(exitCode);
}
}

注意
配置文件中需要写查询语句limit限制导入的数据量，java脚本中的参数才能传入，最后才能正常分批次运行

配置文件文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-708609.html

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "column": ["*"],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.2.102:3306/goods_sources?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"],
                                "querySql":["select * from s_order limit ${offset},${rows}"]
                            }
                        ],
                        "username": "root",
                        "password": "123456"
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "column": ["*"],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.2.102:3306/goods_targets?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",    
                         "table": ["t_order"]
                            }
                        ],
                        "password": "123456",
                        "session": ["set session sql_mode='ANSI'"],
                        "username": "root",
                        "writeMode": "insert"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "2"
            }
        }
    }
}

补充

	DataX和sqoop的比较
		
	对于脏数据的处理
		在大量数据的传输过程中，必定会由于各种原因导致很多数据传输报错(比如类型转换错误)，这种数据DataX认为就是脏数据。DataX目前可以实现脏数据精确过滤、识别、采集、展示，提供多种的脏数据处理模式
		Job支持用户对于脏数据的自定义监控和告警，包括对脏数据最大记录数阈值（record值）或者脏数据占比阈值（percentage值），当Job传输过程出现的脏数据大于用户指定的数量/百分比，DataX Job报错退出
		图中的配置的意思是当脏数据大于10条，或者脏数据比例达到0.05%，任务就会报错
	健壮的容错机制
		DataX作业是极易受外部因素的干扰，网络闪断、数据源不稳定等因素很容易让同步到一半的作业报错停止。因此稳定性是DataX的基本要求，在DataX 3.0的设计中，重点完善了框架和插件的稳定性
	丰富的数据转换功能
		DataX作为一个服务于大数据的ETL(Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)工具，除了提供数据快照搬迁功能之外，还提供了丰富数据转换的功能，让数据在传输过程中可以轻松完成数据脱敏，补全，过滤等数据转换功能，另外还提供了自动groovy函数，让用户自定义转换函数

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