展开

关键词

关于DataX

关于DataX 1.1. DataX的优势 所以现在在来谈谈数据同步工具该怎么推销,那不就是把数据同步工具可完善,可扩展的部分尽可能的讲一遍吗 首先是工具本身方面,我们需要DataX在传输性能上有保证,它采用的任务架构可以保证在单机多线程上速度随并发线性增长 那么如何保证传输过快,导致数据接收方崩掉呢,所以DataX提供了精准的速度控制模式,可以随意调整作业速度,保证达到最高效的同步速度 数据同步还需要什么? 多了,不同的数据库可能字段类型需要一定转换,根据需要对数据可能需要进行特定的过滤,脱敏,补全操作,最好还可以用户自定义操作,这些DataX也提供了 同步的时候我们需要关注什么? 我们需要的是配置简单,操作容易,依赖少,这也是DataX的特点 上述这些都是在正常情况下的操作,我们需要应对异常情况,比如网络波动,甚至宕机,所以我们需要DataX具有健壮的容错机制,对于这个,它提供了丰富的重试策略

1K40

datax编译

编译datax 编译datax0、前置环境1、下载源码2、第一次编译(失败)3、第二次编译(成功)4、编译成功之后5、测试 0、前置环境 maven 需要在windows下配置环境变量 idea java ) 第二次编译时,我是在cmd窗口执行maven mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true #说明 datax datax执行日志 ?

30620
  • 广告
    关闭

    腾讯云精选爆品盛惠抢购

    腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起,云数据库19.9元/年起,还有更多热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    datax源码解析-datax的hook机制解析

    JobContainer的start方法,最后一步调用的是invokeHooks,这个方法就是datax的自定义hook被调用的地方。 datax的hook提供了一种机制,可以让开发者再任务执行完成后做一些定制化的事情,比如给任务的负责人发送一条短信提醒之类的。 实现hook机制的一个管理类,我们看到它接受三个参数,一个是目录,这里存放的是datax主目录+/hook。 * DataX 的 Hook 机制,这里定义了开放的接口 * https://xie.infoq.cn/article/68102f356019f52560f4b8c70 */ public interface 我们来总结下: datax提供了一种Hook机制,可以在执行完核心逻辑后触发一个开发者自己定义的逻辑。实现的原理是利用了java SPI机制,datax定义了一个Hook接口,开发者实现这个接口。

    17710

    DataX 快速入门

    DataX 版本:3.0 Github主页地址:https://github.com/alibaba/DataX 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 下载 直接下载 DataX 工具包:下载地址。 /bin/datax.py /opt/datax/job/job.json 3. /bin/datax.py /opt/datax/job/stream2stream.json 输出如下信息: DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba ! 10 hello,DataX 10 hello,DataX 10 hello,DataX 10 hello,DataX 2022-04-30 23:19:42.685 [taskGroup-0] INFO

    8030

    DataX使用记录

    除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataXDataX概述 DataX是一款能够完成异构数据源之间数据迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。 所有数据源中的数据都先转换为DataX的格式,然后在转换成目的端的数据格式,避免出现各异构数据源之间的类型相互转换。 支持的数据类型 使用DataX进行数据导入时,第一步是将源端数据源的数据转换为DataX的数据类型,然后将DataX的数据类型转换为目标数据源的数据类型。 因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的数据类型,现有数据源中的数据类型与DataX的类型映射如下: Greenplum DataX数据类型 GP数据类型 Long bigint,

    7K82

    Airflow 和 DataX 的结合

    /DataX),这两个工具的介绍读者可以自行查看对应的链接,不多叙述。 提到的 复杂的网状的同步链路 而 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。 (DataX 的 hdfswriter 是使用临时文件夹去临时存放数据,遇到一些意外情况导致 DataX 挂掉时,这个临时文件夹和临时数据就无法删除了,从而导致集群里有一堆脏数据)。 DataX 运行命令而已。 Operator 作为 DataX 的实现。

    39920

    datax详细介绍及使用

    文章目录 一、dataX概览 1.1 DataX 1.2 Features 1.3 System Requirements 1.4 Quick Start 二、dataX详解 2.1 DataX 3.0 三、dataX案例 3.1 案例1(stream--->stream) 3.2 案例2(mysql--->hdfs) 3.3 案例3(hdfs--->mysql) 一、dataX概览 1.1 DataX 1.4 Quick Start 二、dataX详解 2.1 DataX 3.0概览 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 详情请看:DataX数据源指南 2.4 DataX3.0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 ]# cd /usr/local/datax/ [root@hadoop01 datax]# vi .

    44510

    DataX的Clickhouse读写插件

    如果splitPk不填写,包括不提供splitPk或者splitPk值为空,DataX视作使用单通道同步该表数据。 如果不填写where语句,包括不提供where的key或者value,DataX均视作同步全量数据。 (Rec/s) DataX流量(MB/s) DataX机器网卡进入流量(MB/s) DataX机器运行负载 DB网卡流出流量(MB/s) DB运行负载 1 是 192299 21.82 36 0.6 38 这块交由DataX用户方自己保证。 jvm 参数 -Xms1024m -Xmx1024m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 4.2 测试报告 通道数 批量提交行数 DataX速度(Rec/s) DataX流量

    6.8K41

    图解 DataX 核心设计原理

    前段时间我在 K8s 相关文章中有提到过数据同步的项目,该项目就是基于 DataX 内核构建的,由于公司数据同步的需求,还需要在 DataX 原有的基础上支持增量同步功能,同时支持分布式调度,在「使用 基于我在项目中对 DataX 的实践过程,给大家分享我所理解的 DataX 核心设计原理。 DataX 插件。 核心概念 DataX 核心主要由 Job、Task Group、Task、Channel 等概念组成: 1、Job 在 DataX 中用来描述一个源端到一个目的端的同步作业,是 DataX 数据同步面向用户的最小业务单元 5、Transformer DataX 的 transformer 模式同时还提供了强大的数据转换功能,DataX 默认提供了丰富的数据转换实现类,用户还可以根据项目自身需求,扩展数据转换。 ?

    1.5K20

    使用 DataX 增量同步数据

    使用 DataX 增量同步数据 关于 DataX 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 如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 。 由于 DataX 支持多种数据库的读写, 一种相对简单并且可靠的思路就是: 利用 DataX 的 DataReader 去目标数据库读取一个最大值; 将这个最大值用 TextFileWriter 写入到一个 /datax:3.0 即可获取该镜像, 当也可以修改这个 shell 脚本直接使用 datax 命令来执行。 为什么用 shell 来实现 因为 DataX 支持多种数据库的读写, 充分利用 DataX 读取各种数据库的能力, 减少了很多开发工作, 毕竟 DataX 的可靠性是很好的。

    4K71

    Greenplum数据导入系列 -- (一)DataX

    除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataXDataX概述 DataX是一款能够完成异构数据源之间数据迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。 支持的数据类型 使用DataX进行数据导入时,第一步是将源端数据源的数据转换为DataX的数据类型,然后将DataX的数据类型转换为目标数据源的数据类型。 因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的数据类型,现有数据源中的数据类型与DataX的类型映射如下: Greenplum DataX数据类型 GP数据类型 Long bigint, 工具安装 DataX的安装非常简单,配置好maven环境之后,直接在DataX顶层目录运行 mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip

    4.9K155

    datax数据流转小试牛刀

    datax数据流转小试牛刀 最近在做MySQL向infobright的迁移工作,用的方法是shell脚本的方法。 之前听说过有datax的方法也可以做数据流转,今天下班后,就试了试datax的方法,整个过程还是比较顺利的。记录一下。 01 datax介绍 Datax是阿里的一个开源项目,项目地址放在这里: https://github.com/alibaba/DataX 它的主要用途是数据流转,是一个易购数据源离线同步工具,所谓的异构 02 快速上手方法 1、下载 下载的时候,需要注意,不要下载datax的源码,而是在Gtihub界面上的: Quick Start --->DataX下载地址 此处下载datax.tar.gz的编译好的包 4、上手配置 我们以MySQL到MySQL的流转为例,读完了上面的参数介绍,可以在指定的/data/datax/job文件夹中配置一个流转的任务,他是一个指定的json文件: [root /data/datax

    49610

    DataX 开发之MySql同步到Phoenix5.x

    截屏2021-05-08 15.45.34.png 原因是下载的DataX/plugin/writer 文件下面没有编译Phoenix插件 下载DataX源码,自己编译:DataX源码 (1)、下载DataX Final Memory: 133M/960M [INFO] ----------------------------------------------------------------- 打包成功后的DataX 包位于 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/ ,结构如下: $ cd {DataX_source_code_home} $ ls . /target/datax/datax/ bin conf job lib log log_perf plugin script 把编译后生成的 hbase20xsqlwriter拷贝到DataX/plugin/writer/文件夹下面,重新执行job就可以了 错误2 ?

    34540

    ETL工具——datax 使用总结

    DataX 是其中一种。 DataX 是离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute 开源地址:https://github.com/alibaba/DataX 根据自己在使用过程中的理解,总结要注意以下几个问题: ① 源端和目的端的同步字段需要一 一对应; ②对应字段的字段名可以不一样

    46920

    datax源码解析-启动类分析

    因为插件是datax重要的组成部分,源码分析过程中会涉及到插件部分的源码,为了保持一致性,插件都已大部分人比较熟悉的mysql为例子说明。 启动类分析 datax的启动类是com.alibaba.datax.core.Engine,通过main方法启动datax进程。 /target/datax/job/mysql2mysql.json 那自然的,jobPath的值就是/Users/malu/Documents/code/idea_study/DataX/core/ target/datax/job/mysql2mysql.json,jobIdString的值是-1,RUNTIME_MODE的值是standalone。 接着看一个比较重要的方法,ConfigParser.parse,这个方法返回的是Configuration类的实例,这个类在datax里非常重要,所有的配置信息都由它来管理,相当于大管家的角色。

    17020

    DataX使用中的一个坑(BUG)

    “ 使用Datax进行两个集群间的数据同步,在读取HDFS数据时,会出现数据丢失问题,本文针对数据丢失问题做出了分析以及对应解决方案,希望帮助大家在使用Datax过程中避免该问题的出现!。” 01 — 问题描述 最近在使用Datax进行两个集群间的数据同步,将老集群(Hive)数据同步到新集群(Phoenix)中,由于两个集群的大数据节点IP不同,老集群有三个IP段(10、 20、30)采用的是30段(大数据专用网断),而新集群是采用的20网断,所以无法通过Datax链接老集群HDFS路径,当然这个并不是问题重点。 phoenix使用的是5.0对应hbase2.0版本,datax也是在我们同步数据前的16天提交支持了hbase20xsqlreader和hbase20xsqlwrite 。 Datax本身框架是可以将脏数据本地输出或者集中式汇报的,只是plugin在write的时候直接将异常抛给了脏数据任务,而没有单独做处理,所以这块也需要做一些修改,将脏数据统一写入指定文件中!

    11020

    DataX 报错:java.sql.SQLRecoverableException: IO 错误: Connection reset

    在使用 DataX 抽取 Oracle 中的数据时,遇到了如下报错: 2021-04-19 14:04:47.207 [0-0-0-reader] ERROR ReaderRunner - Reader at com.alibaba.datax.common.exception.DataXException.asDataXException(DataXException.java:26) ~[datax-common SNAPSHOT.jar:na] at com.alibaba.datax.core.taskgroup.runner.ReaderRunner.run(ReaderRunner.java:57) ~[datax-core : 配置连接池的最大、最小、空闲连接数等; 配置对连接池里的连接进行有效性检查,如,配置有效性连接检查 sql 语句,配置是否进行有效性检查等; 但是这两种方法都不太适用我目前的情况,因为我无法修改 DataX

    75640

    Airflow自定义插件, 使用datax抽数

    最终,选择了集成化的数据转换工具datax. datax是阿里巴巴开源的一款异构数据源同步工具, 虽然看起来不怎么更新了,但简单使用还是可以的。 https://github.com/alibaba/DataX datax的用法相对简单,按照文档配置一下读取数据源和目标数据源,然后执行调用就可以了。可以当做命令行工具来使用。 结合airflow,可以自己实现datax插件。通过读取connections拿到数据源链接配置,然后生成datax的配置文件json,最后调用datax执行。 主要思路是: hdfs创建一个目录 生成datax配置文件 datax执行配置文件,将数据抽取到hdfs hive命令行load hdfs RDBMS2HiveOperator # -*- coding AirflowException("Execute command failed") def generate_setting(self): """ datax

    1.7K40

    DataX在有赞大数据平台的实践

    三、前期设计 3.1 运行形态 使用 DataX 最重要的是解决分布式部署和运行问题,DataX 本身是单进程的客户端运行模式,需要考虑如何触发运行 DataXDataX在有赞大数据平台的上下文 在每个数据平台的 worker 服务器,都会部署一个 DataX 客户端,运行时可同时启动多个进程,这些都由调度系统控制。 基于我们的开发策略,不要把有赞元数据系统的 api 嵌入 DataX 源码,而是在 DataX 之外获取 stdout,截取出打印的统计信息再上报。 4.6.2 与数据平台的交互 数据平台提供了 DataX 任务的编辑页面,保存后会留下 DataX 运行配置文件以及调度周期在平台上。 调度系统会根据调度周期和配置文件,定时启动 DataX 任务,每个 DataX 任务以独立进程的方式运行,进程退出后任务结束。运行中,会把 DataX 的日志实时传输并展示到页面上。

    1.3K41

    java整合datax 全网最详细的教程

    目录: 一、去官网下载datax 二、依赖 三、测试类 四、json传参 Part2今日主题:java整合datax 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 由于官网的例子是基于python的例子,网上也很少可以找到java版本的,然后自己刚好做过,记录一下,我搜了一下,我应该是全网第一篇写的datax最详细的文章。 仓库 在项目引入这两个依赖 <dependency> <groupId>com.datax</groupId> <artifactId>datax-core 目录,在datax目录下新建test.json文件。 \\datax"); String[] datxArgs2 = {"-job", getCurrentClasspath()+"/datax/test.json", "-mode", "

    74930

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。 腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券