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
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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
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 ?
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. 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 datax环境变量 其实这一步很简单，主要是在dolphinscheduler的->安全中心->环境管理 菜单下配置datax的位置，这步操作一定要在管理员账号 (admin)下操作，一般普通用户是没有权限的 (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
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。
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
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。
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
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
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,
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。
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
DataX简介 DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。 自带的Python脚本启动任务 python datax.py job.json 在扒了datax.py的源码之后，发现使用python去进行启动的作用是快速构建了DataX的启动命令，尤其是补充了一些有用的 /target/datax/datax -Dlogback.configurationFile=/home/tyrantlucifer/IdeaProjects/DataX/target/datax/datax /conf/logback.xml -classpath /home/tyrantlucifer/IdeaProjects/DataX/target/datax/datax/lib/*:. /tyrantlucifer/IdeaProjects/DataX/target/datax/datax/job/stream2stream.json 我们根据这条命令就会发现入口的主类：com.alibaba.datax.core.Engine
+- 一、AbstractContainer datax中有两个容器类，一个taskGroupContainer，一个jobContainer，而他们都是实现了一个抽象类 AbstractContainer LOG.debug("jobContainer starts to do postHandle ..."); this.postHandle(); LOG.info("DataX getContainerCommunicator()); handler.setJobPluginCollector(jobPlugin); //todo configuration的安全性 , configuration.getListConfiguration(DATAX_JOB_CONTENT)); taskGroupCfg.set(DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_CHANNEL ); taskGroupJobContent.clear(); taskGroupCfg.set(DATAX_JOB_CONTENT, taskGroupJobContent);
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=== #!
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。
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。
前面看了datax的 通讯类communication，现在看看在他之上包装的一个容器通信类ContainerCommunicator ---- 一、抽象基类AbstractContainerCommunicator dataX中提供了一个基类 AbstractContainerCommunicator来处理JobContainer、TaskGroupContainer和Task的通讯。 dataX提供一个基类AbstractCollector和一个实现类ProcessInnerCollector。 dataX提供一个基类AbstractReporter和一个实现类ProcessInnerCollector. 类继承关系 主要方法 2.1 ProcessInnerCollector#reportJobCommunication将job信息汇报给上级，job在dataX中是最上级，所以该方法没有操作
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 5.3 Sql安全性 ClickHouseReader提供querySql语句交给用户自己实现SELECT抽取语句，ClickHouseReader本身对querySql不做任何安全性校验。 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
腾讯主机安全（CWP）利用机器学习为用户提供黑客入侵检测和漏洞风险预警等安全防护服务，主要包括密码破解阻断、异常登录审计、木马文件查杀、高危漏洞检测等安全功能，解决当前服务器面临的主要网络安全风险，帮助企业构建服务器安全防护体系。
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