DataX同步达梦数据到HDFS

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DataX同步达梦数据到HDFS
1、 前提条件

  1. 安装达梦数据库客户端
  2. 安装Python3.5 以上
  3. 导入dmPython模块

导入dmPython流程

  1. 在达梦数据库客户端 \drivers\python\dmPython这个路径下执行
python setup.py install 

● 如果报错在PATH中加入E:\dmdbms\bin 达梦数据库的安装路径,并重新装载dmPython
Traceback (most recent call last):

File "setup.py", line 103, in

raise DistutilsSetupError("cannot locate an Dameng software " /

distutils.errors.DistutilsSetupError: cannot locate an Dameng software installation

● 如果报下面错误则需要自己下载Microsoft Visual C++ 14.0

error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Mi
  1. 在命令行里 输入 impot dmPython
1.  impot dmPython
报错 :ImportError: DLL load failed while importing dmPython: 找不到指定的模块。

2.  import sys
	sys.path
在末尾等到C:\\Users\\lee\\AppData\\Local\\Pro
Python38\\lib\\site-packages\\dmpython-2.3-py3.8-win-amd64.egg
这个路径

3. 将达梦数据库安装目录下 E:\dmdbms\drivers\dpi下的所有文件,
拷贝到sys.path的最后一个目录下面,再次导入import dmPython成功

2、 生成Job脚本

# ecoding=utf-8
import json
import getopt
import os
import sys
import dmPython

#DM相关配置,需根据实际情况作出修改
DM_host = "124.**.**.249"
DM_port = "5**6"
DM_user = "MES_****_**_SP"
DM_passwd = "*******"

#HDFS NameNode相关配置,需根据实际情况作出修改
hdfs_nn_host = "pt101"
hdfs_nn_port = "8020"

#生成配置文件的目标路径,可根据实际情况作出修改
output_path = "D:/"


def get_connection():
    return dmPython.connect(user=DM_user, password=DM_passwd, host=DM_host, port=int(DM_port))


def get_DM_meta(owner, table):
    connection = get_connection()
    cursor = connection.cursor()
    DMsql="SELECT COLUMN_NAME,DATA_TYPE FROM table_name WHERE owner="+"'"+owner+"'"+" AND TABLE_NAME="+"'"+table+"'"
    cursor.execute(DMsql)
    fetchall = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()
    return fetchall


def get_DM_columns(owner, table):
    return list(map(lambda x: x[0], get_DM_meta(owner, table)))


def get_hive_columns(owner, table):
    def type_mapping(dm_type):
        mappings = {
            "NUMBER": "string",
            "INT": "int",
            "BLOB": "string",
            "CLOB": "string",
            "BIGINT": "bigint",
            "DOUBLE": "double",
            "FLOAT": "float",
            "TEXT": "string",
            "VARCHAR2": "string",
            "VARCHAR": "string",
            "TINYINT": "tinyint",
            "CHAR": "char",
            "TIMESTAMP": "string",
            "DECIMAL": "string",
            "DATETIME": "string",
            "DATE": "string",
            "SMALLINT": "smallint",
            "BIT": "boolean",
            "DEC": "string"
        }
        return mappings[dm_type]

    meta = get_DM_meta(owner, table)
    json.dumps(list(map(lambda x: {"name": x[0], "type": type_mapping(x[1].lower())}, get_DM_meta(owner, table)))))
    return list(map(lambda x: {"name": x[0], "type": type_mapping(x[1])}, meta))


def generate_json(owner, source_database, source_table):
    job = {
        "job": {
            "setting": {
                "speed": {
                    "channel": 3
                },
                "errorLimit": {
                    "record": 0,
                    "percentage": 0.02
                }
            },
            "content": [{
                "reader": {
                    "name": "rdbmsreader",
                    "parameter": {
                        "username": DM_user,
                        "password": DM_passwd,
                        "column": get_DM_columns(owner, source_table),
                        "splitPk": "",
                        "connection": [{
                            "table": [source_database+"."+source_table],
                            "jdbcUrl": ["jdbc:dm://" + DM_host + ":" + DM_port + "/" + source_database]
                        }]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://" + hdfs_nn_host + ":" + hdfs_nn_port,
                        "fileType": "text",
                        "path": "${targetdir}${system.biz.date}",
                        "fileName": source_table,
                        "column": get_hive_columns(owner, source_table),
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "compress": "gzip"
                    }
                }
            }]
        }
    }
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    with open(os.path.join(output_path, ".".join([source_database, source_table, "json"])), "w") as f:
        json.dump(job, f)


def main(args):
    owner = ""
    source_database = ""
    source_table = ""

    options, arguments = getopt.getopt(args, '-u:-d:-t:', ['owner=', 'sourcedb=', 'sourcetbl='])
    for opt_name, opt_value in options:
        if opt_name in ('-u', '--owner'):
            owner = opt_value
        if opt_name in ('-d', '--sourcedb'):
            source_database = opt_value
        if opt_name in ('-t', '--sourcetbl'):
            source_table = opt_value

    generate_json(owner,source_database, source_table)


if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv[1:])

3、 通过命令生成Job

python data_platform_datax_import_config.py -u user -d datebase-t table

4、启动DataX进行数据传输文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-780108.html

  1. 将Job上传在DataX的job目录下
  2. 提前创建好文件夹
hadoop fs -mkdir -p /origin_data/datebase/table/2023-05-05
  1. 使用命令执行DataX
python /opt/module/datax/bin/datax.py -p"-Dtargetdir=/origin_data/datebase/table/2023-05-05" /opt/module/datax/job/路径/脚本名称.json

到了这里,关于DataX同步达梦数据到HDFS的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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