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关键词

一款强大的可视化分布式数据同步工具

;24、任务类型由原来 DataX 任务扩展到 Shell 任务、Python 任务、PowerShell 任务;25、添 HBase 数据源支持,JSON 构建可通过 HBase 数据源获取 hbaseConfig DataX JSON 配置样例29、公共字段(创建时间,创建人,修改时间,修改者)插入或更新时自动填充30、对 swagger 接口进行 token 验证31、任务增超时时间,对超时任务 kill datax 32、添项目管理模块,可对任务分类管理;33、对 RDBMS 数据源增批量任务创建功能,选择数据源,表即可根据模板批量生成 DataX 同步任务;34、JSON 构建增 ClickHouse 数据源支持 ;38、脚本类型任务增停止功能;39、rdbms json 构建增 postSql,并支持构建多个 preSql,postSql;40、数据源信息算法修改及代码优化;41、日志页面增 DataX 构建 JSON 脚本)支持 DataX 任务,Shell 任务,Python 任务,PowerShell 任务阻塞处理策略:调度过于集执行器来不及处理时的处理策略;单机串行:调度请求进入单机执行器后,

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Greenplum数据导入系列 -- (一)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。 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 Mysql Oracle HashData公司开源DataX 为了解决上述效率问题,HashData公司使用DataX进行修改,入了GPDB的插件,该插件使用高效的copy模式,经测试速度可以达到10W条每秒以上,效率提升不止一个数量级。 2.1 username与password分别表示连接数据库是的用户名和码。 );insert into test2 (id, ca, cb, cc) values(2, 1, 2, gfedcba); 这会导致DataX与GP之间会通过两次实务来插入量条数据,增通信成本,而如果设置了

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    DataX使用记录

    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:GreenplumMysqlOracle使用方法本节将会介绍把Mysql中的数据导入到 2.1 username与password分别表示连接数据库是的用户名和码。 ;insert into test2 (id, ca, cb, cc) values(2, 1, 2, gfedcba);这会导致DataX与GP之间会通过两次实务来插入量条数据,增通信成本,而如果设置了

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    DataX的Clickhouse读写插件

    必选:是 默认值:无 username描述:数据源的用户名 必选:是 默认值:无 password描述:数据源指定用户名的码 必选:是 默认值:无 table描述:所选取的需要同步的表。 参数-Xms1024m -Xmx1024m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError4.2 测试报告4.2.1 单表测试报告通道数是否按照主键切分DataX速度(Recs)DataX 这块交由DataX用户方自己保证。 其格式为:jdbc:clickhouse:ip1:8123,ip2:8123database必选:是默认值:无username描述:导入数据源的用户名必选:是默认值:空password描述:导入数据源的码必选 4.4 导入建议数据应该以尽量大的batch进行写入,如每次写入100,000行,根据机器性能,尝试增通道数数据最好跟ClickHouse分区Key分组排序,这样有更好的插入性能

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    阿里离线数据同步工具 DataX 踩坑记录

    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? 主要功能DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。 同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新入的数据源即可实现和现有的数据源互通。 具体介绍请移步DataX介绍系统要求LinuxJDK(1.8以上,推荐1.8)Python(推荐Python2.6.X)Apache Maven 3.x (Compile DataX)设置jvm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下载地址下载后解压至本地某个目录

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    大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

    从接触DataX起就有一个疑问,它和Sqoop到底有什么区别,昨天部署好了DataX和Sqoop,就可以对两者进行更深入的了解了。 大数据同步工具DataX与Sqoop之比较 DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及载。而Sqoop充分里面了map-reduce的计算框架。 而实际的测试中也是如此,测试一个Oracle to hdfs的作业,DataX上只能看到运行DataX上的机器的数据库连接,而Sqoop运行时,4台task-tracker全部产生一个数据库连接。 相比使用原生Sqoop的2.8MBs快了将近一倍,sqoop又比DataX的760KBs快了两倍。 大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

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    DataX在有赞大数据平台的实践

    它们之间的功能对比如下功能DataXSqoop运行模式单进程多线程MRMySQL读写单机压力大;读写粒度容易控制mr模式重,写出错处理麻烦Hive读写单机压力大很好文件格式orc支持orc不支持,可添分布式不支持 MySQL 减字段,或者字段类型变更,都会导致 MySQL 和 Hive 的表结构不一致,需要避免这种不一致的运行出错。 这不是原样重放,而是在配置文件里入了一个测试的标识,DataX 启动后,reader 部分只会读取一行数据,而 writer 会把目标地址指向一个测试的空间。 影子库是一种建在生产 MySQL 里的 database,对普通应用不可见,上 SQL 的特殊 hint 才可以访问。生产环境的全链路压测是个高危操作,一旦配置文件有误可能会破坏真实的生产数据。 DataX 的 MySQL 读写参数里,上了全链路压测的标记时,只能读写特定的 MySQL 和 Hive 库,并配置数据平台做好醒目的提醒。

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    DataX、sqoop抽取TDSQL数据库中数据报Timeout的问题

    首先和客户确认,他们用的什么工具做的数据抽取,反馈是DataX。先了解一下DataX是什么东东。 image.png---图片来源于网络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。 首先怀疑到了DataX和DCDB的兼容性,客户反馈之前有导出成功的案例,故排除。 还是得从DataX工具入手,分析日志发现,DataX的框架里会自动设置net_write_timeout=600,这个600s和客户反馈的没到10分钟左右就会超时的报障吻合。 value)Default: 600Since version: 5.1.0明确这里是JDBC的属性,导致每一个会话都会把参数net_write_timeout set成600s修改代码:jdbcUrl后面上参数

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    数栈技术分享:OTS数据迁移——我们不生产数据,我们是大数据的搬运工

    表有行和列的概念,但是与传统数据库不一样,表格存储的表是稀疏的每一行可以有不同的列,可以动态增或者减少属性列,建表时不需要为表的属性列定义严格的 schema。 具体操作如下:1) 配置DataX任务在使用DataX执行数据清空前,需配置对应数据表使用DataX执行Delete任务所需的json文件。 2) 执行datax任务登录datax所在ECS后,进入datax所在路径在对应的工具机分别执行pre_transfer.sh脚本,即可开始专有域OTS到专有云OTS的数据迁移,具体命令如下:sh pre_transfer.shpre_transfer.sh b、 Delete表操作Delete操作是通过DataX工具直接删除表内数据,无需重新建表。DataX所需的配置文件参考2.1.1所示。 b、执行DataX任务登录DataX所在ECS后,进入DataX所在路径在对应的工具机分别执行transfer.sh脚本,即可开始专有域OTS到专有云OTS的数据迁移,具体命令如下:sh transfer.shtransfer.sh

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    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 调度流程DataX 将用户的 job.json 同步作业配置解析成一个 Job,DataX 通过 JobContainer 完成全局切分、调度、前置语句和后置语句等工作,整体调度流程用如下图表示:?

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    Airflow 和 DataX 的结合

    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 作为一款传输工具是优秀的,但是开源版本的 DataX 不支持分布式运行,需要手工写复杂的配置文件(JSON),针对某些特殊的 writer 而言,比如 hdfswriter 还会有脏数据的问题 (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)。 对于文章 1,虽然结合了 Airflow 和 DataX,但是它并没有解决 Airflow 的网状链路问题,只是用 Airflow 调用 DataX 运行命令而已。 Operator 作为 DataX 的实现。

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    大数据平台-数据采集和集成技术和工具整理

    开源DataX数据采集和集成? 如果采集的数据量和并发量很大,还可以在ElasticSearch前增Kafka消息中间件来实现前端输入的削峰处理。 实际上可以看到ELK方案本身和大数据平台的采集和集成关系并不切,可以看做是针对日志采集分析的一个补充。如果上面的方式更多的是流式采集和存储的话,还有一个就是流式计算。 前面谈采集,可以看到在源和目标之间增了一个采集集成工具。 所以当你的场景不是简单的将原生数据无变化的采集到大数据平台的贴源层,而是需要进行工处理仅仅写入中间态数据的话,就需要在传统方案的基础上增类似SparkStream处理环境,或者进行二次采集集成处理。

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    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DataXpluginwriter 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源码 08:00 Final Memory: 133M960M ----------------------------------------------------------------- 打包成功后的DataX 截屏2021-05-08 16.51.40.png报这个错误是因为Phoenix设置schema,但是writer的参数里面没有schema,上就好了。

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    Airflow自定义插件, 使用datax抽数

    Airflow对插件提供的支持插件肯定是Python文件了,系统必然需要载才能执行。Airflow提供了一个简单插件管理器,会扫描$AIRFLOW_HOMEplugins载我们的插件。 通过抛出异常的方式来终止服务如何使用将上面两个文件放到airflow对应的plugins目录下, airflow就自动载了。 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。 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。 # 上传文件 datax_home = dataoptdataxbin cmd = self.Popen(cmd) # 删除配置文件 os.remove(self.json_file) # hive

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    datax_web环境搭建

    一 官方文档 datax https:github.comalibabaDataXblobmasterintroduction.mdgithub.com datax-web (https:links.jianshu.comgo to=https%3A%2F%2Fwww.infoq.cn%2Farticle%2FrlQy_c79DH3B7HXFcrbF) 二 环境准备 windows python环境 datax项目 datax_web 项目 * * * 我个人电脑环境 win10 python3.8.5 (或可python2环境) datax项目 链接:https:pan.baidu.coms1KfRU5SJas0C94x84W6s5IQ 提取码:9aok (里面有一些使用说明) datax_web项目 链接:https:pan.baidu.coms1cNcMqdQwdRJxABBBUNE2qA 提取码:xpaj 三 项目相关配置 1 datax 成功运行如图: 四 任务从开始到运行 1 项目管理中创建项目 2 执行器管理中新建执行器(建议采用手动录入的方式) 3 数据源管理中新建数据源 4 任务管理中Datax任务模板创建 5 任务构建 构建成功后会自动在任务管理中添一个任务

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    使用 DataX 增量同步数据

    使用 DataX 增量同步数据关于 DataXDataX 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、ADS 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 docker 镜像, 使用命令 docker pull beginordatax: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。

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    使用datax将mysql数据同步到ES 附elasticsearchwriter插件

    1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。 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: 类型数据源Reader(读)Writer(写)文档 RDBMS 关系型数据库 2、datax的安装,配置就不写了,之前搞过,现在需要搞一个mysql写到elasticsearch的json。 9200,30 index: shared_log, # 索引的名称31 type: doc, # 类型的名称32 cleanup: false, #true表示插入前清空,即覆盖同步;false则追同步 33 dynamic: true, #这里一定要指定为true,否则使用的是datax的模板,而不会使用es的模板34 settings: {35 index: {36 number_of_shards

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    关于DataX

    前言为什么写这篇文章,因为初出茅庐的时候,曾经遇到的一个面试官就是DataX的作者之一,而当时我还偏偏因为业务需求做了个数据库的同步工具,我当时不知道他做过这么专业的同步工具,被虐的老惨了,他面试的其中一个问题就是 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

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    简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)

    一、一般线性回归遇到的问题    在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在:image.png模型的解释能力:如果模型中的特征之间有相互关系,这样会增模型的复杂程度,并且对整个模型的解释能力并没有提高 MATLAB代码主函数%% 岭回归(Ridge Regression) %导入数据data = load(abalone.txt); = size(data); dataX = data(:,1:8); data(:,9);%标签 %标准化yMeans = mean(dataY);for i = 1:m yMat(i,:) = dataY(i,:)-yMeans;end xMeans = mean(dataX );xVars = var(dataX);for i = 1:m xMat(i,:) = (dataX(i,:) - xMeans).xVars;end % 运算30次testNum = 30;weights

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    简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)

    时,最小二乘回归得不到有意义的结果 模型的解释能力:如果模型中的特征之间有相互关系,这样会增模型的复杂程度,并且对整个模型的解释能力并没有提高,这时,我们就要进行特征选择。 维数缩减    岭回归(Ridge Regression)是在平方误差的基础上增正则项 ?,?通过确定?的值可以使得在方差和偏差之间达到平衡:随着?的增大,模型方差减小而偏差增大。    对? MATLAB代码主函数%% 岭回归(Ridge Regression) %导入数据data = load(abalone.txt); = size(data); dataX = data(:,1:8); data(:,9);%标签 %标准化yMeans = mean(dataY);for i = 1:m yMat(i,:) = dataY(i,:)-yMeans;end xMeans = mean(dataX );xVars = var(dataX);for i = 1:m xMat(i,:) = (dataX(i,:) - xMeans).xVars;end % 运算30次testNum = 30;weights

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      腾讯云加密机是基于国密局认证的物理加密机,利用虚拟化技术,提供弹性,高可用,高性能的数据加解密,密钥管理等云上数据安全服务。

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