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。
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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
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 概览 2.2 DataX3.0框架设计 2.3 DataX3.0插件体系 2.4 DataX3.0核心架构 2.4.1 核心模块介绍： 2.4.2 DataX调度流程： 2.5 DataX 3.0六大核心优势 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
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 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
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
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,
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。 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, }/bin/datax.py .
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。 ?
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。
一 官方文档 datax https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.mdgithub.com datax-web [https 1 datax项目 1.1 先配置 D:\datax\job 目录下的job中的reader、writer。 就理解成用navicat新建mysql连接 1.2 在D:\datax\bin 目录下cmd 运行 datax.py 脚本，即可运行成功。 输入命令如：python D:\datax\bin>python D:\datax\bin\datax.py D:\datax\job\job.json 运行如图： 运行成功后如下图： 注意：python2 官网python3脚本下载路径 [datax- web/doc/datax-web/datax-python3 at master · WeiYe-Jing/datax-web · GitHub](https
/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。
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
1.什么是公网网关 公网网关是开启了转发功能的云主机，在没有外网IP但需要进行Internet访问的云服务器可通过位于不同子网的公网网关来访问Internet。 公网网关主机将对公网流量进行源地址转换，所有云服务器访问外网的流量经过公网网关后，IP都被转换为公网网关主机的 IP地址。 A:：在购买云服务器实例页面下单时，可以勾选，勾选后，既具备公网网关功能 image.png Q:购买云服务器的时候，没有勾选作为公网网关，需要怎么配置才能把云服务器变成公网网关 A:如果购买的云服务器时没有勾选作为公网网关 ，购买后无法切换为公网网关，可以退还原先的云服务器后重新购买并勾选作为公网网关。 A: 公网网关从上线起就是收费的，当在购买页面勾选公网网关时，其费用包含在实例当中，此时，此实例看作公网网关。 Q:我可以做远端映射，映射本地端口到公网网关后的内网机器吗？
最近在做一些数据迁移相关工作，调研了一些工具，发现DataX是个不错的东西，所以安利给大家。那么DataX是什么呢？ 堆内存，堆内存要求大于1g，否则会出现启动不了的情况 export JAVA_OPTS= -Xms1024m -Xmx1024m 快速开始 部署DataX 方法一、直接下载DataX工具包：DataX下载地址 、下载DataX源码，自己编译：DataX源码 (1)、下载DataX源码： $ git clone git@github.com:alibaba/DataX.git (2)、通过maven打包： 包位于 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/ , 生成配置文件 第一步、创建配置文件（json格式） 可以通过命令生成配置模板： python $ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN} $ python datax.py .
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 DataX。 DataX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。
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 2、安装 tar -zxvf datax.tar.gz -C /data/ 即可。 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
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。 , true); boolean perfReportEnable = allConf.getBool(CoreConstant.DATAX_CORE_REPORT_DATAX_PERFLOG
简介 1.DataX3.0框架设计 2.DataX3.0核心架构 二、使用DataX实现数据同步 1.Linux上安装DataX软件 2.DataX基本使用 3.安装MySQL数据库 4.通过DataX 1.DataX3.0框架设计 DataX采用架构，将数据源读取和写入称为框架+读写器插件，加入到整个同步框架中。 2.DataX3.0核心架构 DataX 完成数据同步的作业，称为 Job，DataX 接收到一个 Job 后，启动整个流程完成作业同步 DataX Job 模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据采集 4、 DataX作业运行启动后，Job监控后未结束TaskGroup时完成操作，Job就会成功完成（等待所有TaskGroup结束时 ） ---- DataX调度过程： 1、 DataX会根据分库分表分配 1.Linux上安装DataX软件 [root@MySQL-1 ~]# wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
弹性公网 IP（Elastic IP，EIP）是可以独立购买和持有，且在某个地域下固定不变的公网 IP 地址。弹性公网IP可以与 CVM、NAT 网关、弹性网卡、高可用虚拟 IP 等云资源绑定，提供访问公网和被公网访问能力；还可与云资源的生命周期解耦合，单独进行操作；同时提供多种计费模式，您可以根据业务特点灵活选择，以降低公网成本。
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