一、datax开启远程debug 1、环境 本地： win10，idea专业版2020.3，datax3.0 远程： CentOS6.5,datax3.0 2、效果 3、步骤 3.1 远程开启debug.../apps/datax/bin/datax.py /apps/datax/job/job.json -d 即在后面添加-d 即可，默认端口为9999，也可以自行修改datax.py文件第35行 REMOTE_DEBUG_CONFIG
datax 直接使用py文件进行任务提交，今天读一读它 ---- 一、文件位置 原始文件位置在 xx/DataX/core/src/main/bin/下，datax项目打包后会将文件拷贝到 xx/DataX...\target\datax\datax\bin 下。...\core\src\main\assembly\package.xml里面是一些打包的细节 ---- 二、文件的作用 该py文件主要用来提交datax任务，相当于datax的入口；样例执行datax任务如下...\target\datax\datax -Dlogback.configurationFile=D:\idea-workspace\github\DataX\target\datax\datax/conf.../logback.xml -classpath D:\idea-workspace\github\DataX\target\datax\datax/lib/* -Dlog.file.name=x\datax
调优前需要先知道datax任务的执行过程； 一、调优方向 网络本身的带宽等硬件因素造成的影响； DataX本身的参数； 即当觉得DataX传输速度慢时，需要从上述两个个方面着手开始排查。...工具的datax.py文件。...Jvm 调优 python datax.py --jvm="-Xms3G -Xmx3G" .....注意事项 1.当提升DataX Job内Channel并发数时，调整JVM堆参数，原因如下： 1....调整JVM xms xmx参数的两种方式：一种是直接更改datax.py；另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G
Datax及Data-web的使用一、介绍DataX 是 DataWorks数据集成的开源版本，在广泛使用的离线数据同步工具/平台。...，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第二种方式，源码编译方式下载源码，可以到github上进行下载通过`maven`打包构建cd {DataX\_source...(github.com)DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。...="" ## 执行datax的python脚本地址 PYTHON_PATH= ## 保持和datax-admin服务的端口一致；默认是9527，如果没改datax-admin的端口，可以忽略
datax开启hana支持以及dolphinscheduler开启datax任务 前面(@,@) 前段时间因为要做异构数据导入导出，所以搜了下，发现这类工具收费的居多，使用起来未必趁手~ 于是我找了下相关开源工具...安装版(我使用的是2022年3月份左右的版本)https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/20220530/datax.tar.gz 5....(通用rdbms方式)开启hana支持 首先，要说明的是一般datax支持hana有两种方式： 1.二次开发，写hana专属的writer以及reader插件->配置jdbc->编译上线 2.直接使用datax...下图为我添加的 hana driver : 到这里，datax的hana配置已经ok了，下面是dolphinscheduler内的datax相关配置~ 三.dolphinscheduler中配置...(配置的datax环境变量) 这一项为必选，不然任务抛错我不负责哟
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
DataX 3.0简介 安装及使用 一....，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。...DataX3.0插件体系 DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图，详情请点击：DataX数据源参考指南 四、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各个模块相互关系。...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。
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...1、下载源码 git clone https://github.com/alibaba/DataX.git 2、第一次编译（失败） 第一次编译时，遇到这个问题 ?...） 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...4、编译成功之后 编译之后，datax.tar.gz包在target下面，上传到服务器解压即可 ? 5、测试 导入数据之前 ? 导入数据之后 ? datax执行日志 ?
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。...+ "/hook", configuration, comm.getCounter()); invoker.invokeAll(); } HookInvoker是datax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。...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。
Kubernetes自动伸缩构建基块 有效的kubernetes自动伸缩需要两层可扩展性之间的协调：（1）豆荚（Pod）层自动伸缩器，这包括水平豆荚自动伸缩器（Horizontal Pod Autoscaler...，HPA）和垂直豆荚自动伸缩器（Vertical Pod Autoscaler，VPA）；（2）集群级可伸缩性，由集群自动伸缩器（Cluster Autoscaler，CA）管理；它可以增加或减少集群内的节点数量...在进行部署时，管理底层副本集的大小取决于部署对象 垂直豆荚自动伸缩器（VPA） 垂直豆荚自动伸缩器（VPA）将更多（或更少）的cpu或内存分配给现有豆荚。...如果没有足够的节点来运行豆荚，则会出现可伸缩性事件，CA会发现部分或所有伸缩的豆荚处于待处理状态。 CA分配新节点 豆荚被调度到所提供的节点上。...不要将云供应商可伸缩性机制与CA混淆。CA在你的集群中工作，而云供应商的可伸缩性机制（如AWS中的ASG）则基于节点分配工作。它不知道豆荚或应用程序发生了什么。
通过源码解读Column-datax中的数据类型，可以知道datax框架中只有7（enum Type种）种数据类型，那么各个数据库的字段是如何和datax的字段进行相互映射？...一、ADB PG DataX 内部类型 ADB PG 数据类型 Long bigint, bigserial, integer, smallint, serial Double double precision..., float, numeric, real String varchar, char, text Date date, time, timestamp Boolean bool 二、ADS DataX...int, bigint Double float, double, decimal String varchar Date date Boolean bool Bytes 无 三、Cassandra DataX...timeuuid,duration,list,map,set,tuple,udt,inet Date date, timestamp Boolean bool Bytes blob 四、DRDS 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DataX。...DataX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,
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...可以运行如下自查脚本检查安装是否成功： python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json 在我们这需要运行如下语句...： python /opt/datax/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
一、 思考 上篇文章已经研究过datax.py文件，产生2个问题： 如果用户不是py2环境（datax默认要求环境）怎么处理； 能不能有一个脚本自动识别用户的py环境，从而执行datax任务 二、效果...在py2或py3下执行下面命令 >python datax.py .....什么都没有变，但是背后却做了很多事情； 三、改造过程 1 编写py3的datax脚本 共计3个文件 ===datax.py文件=== #!...==="+DATAX_HOME) DATAX_VERSION = 'DATAX-OPENSOURCE-3.0' if isWindows(): codecs.register(lambda name...文件 此datax.py非彼datax.py,此文件主要用来检查用户的py环境，从而调用不同的py脚本； ===datax.py 如果有更好的写法，欢迎补充=== #!
关于datax-web项目在做DataX项目测试的时候又收到github的推荐邮件，推荐了一个datax-web的开源项目，这不是瞌睡遇到枕头，再研究研究这个项目是不是符合数据同步的要求。...datax-web ： https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web主要的功能： https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web#featuresDataX...先看一下后台DataX Web架构图DataX Web安装系统说明IP: 192.168.1.3系统: centos7已安装： DataX 、mysql5.7基础软件安装MySQL (5.5+) 必选，...) (支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件，替换文件在doc/datax-web/datax-python3下) 必选，主要用于调度执行底层DataX的启动脚本，默认的方式是以.../datax-executor_2.1.2_1.tar.gzdatax-web-2.1.2/bin/datax-web-2.1.2/bin/db/datax-web-2.1.2/bin/db/datax_web.sqldatax-web
前面看了datax的通讯机制，继续看源码—具体的通讯类 Communication。根据datax的运行模式的区别， 数据的收集会有些区别，这篇文章都是讲的在standalone模式下。...一、communication概述 DataX所有的统计信息都会保存到Communication类里面。
此脚本用于批量配置生成DataX的采集器而编写主要作用是将MySQL数据全量采集到hdfs指定的路径其中生成的json配置文件的write的path配置项可根据个人使用情况进行更改脚本主体脚本根目录创建一个名为...columns # 将每个表的列名及类型存入字典中 return all_columns # 返回包含所有表的列名及类型的字典编写主要程序，把配置文件生成到源代码根目录的import文件夹文件名：DataX_Configuration_Builder.pyimport...json_file.write(json_data) print(f"{tablename} 数据已保存 import 文件夹")脚本运行代码相关配置项更改后创建一个import文件夹，运行DataX_Configuration_Builder.py
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
前言 书接上回，继续来聊一聊DataX源码，在上篇文章中我们已经对DataX的整体架构以及运行流程有了一个比较细致的了解，这篇文章我们将更深层次的研究DataX在调度方面的细节。...null; // 初始化调度器 AbstractScheduler scheduler; try { // 在这里可以看到，DataX...总结 DataX整个调度依赖于java底层线程池，它对任务进行分片后并将子任务使用Round Robin算法划分到各个任务组，以一个任务组为基本线程放进线程池并启动；同时一个子任务也包含两个线程去实现写读的流程...，DataX能实现精准的流控在于它底层对分片的控制，至此，DataX的全部调度流程概括如下： 根据流控、并发配置确定分片数量 根据分片数量确定TaskGroup数量 通过Round Robin算法分配task...TaskGroup 启动TaskGroup 每个TaskGroup启动多个TaskExecutor TaskExecutor启动ReaderThread和WriterThread 下篇文章我们将聊一聊DataX
DataX SqlServerWriter ---- 1 快速介绍 SqlServerWriter 插件实现了写入数据到 SqlServer 库的目的表的功能。...2 实现原理 SqlServerWriter 通过 DataX 框架获取 Reader 生成的协议数据，根据你配置生成相应的SQL语句 insert into......但是该值设置过大可能会造成DataX运行进程OOM情况。...A: DataX 导入过程存在三块逻辑，pre 操作、导入操作、post 操作，其中任意一环报错，DataX 作业报错。...A: 目前有两种解法，第一种配置 pre 语句，该 sql 可以清理当天导入数据， DataX 每次导入时候可以把上次清理干净并导入完整数据。
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