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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。 工具DataX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 但是,多张表进行导入时,多张表的结果必须完一致。 connection: , jdbcUrl: }] 单表导入 出了使用多表进行并发,如果导入时只有一张表,同样可以进行并发导入。 条件过滤 结构过滤 通常情况下,源端数据源的表结构与目标数据源的表结构,如例子中的mysql与GP中数据迁移前后的表列数与类型完一致,但是在某些情况下,迁移前后的结构是不一致的,通常表现后目标数据库中的表中只保留源端数据库表中的某几列 数据过滤 例子中的配置,在每次作业时,会将源端数据库表中的数据量导入到目标数据库表中,DataX支持对reader进行where条件配置,对源端数据库表的数据进行过滤,例如: reader: { where

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java整合datax 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、SQL Server 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,我应该是网第一篇写的datax最详细的文章。 1一、去官网下载https:github.comalibabaData点击下载就好了2二、依赖下载的压缩文件解压,在lib目录下将这两个依赖装到本地将这个两个依赖装到本地maven仓库在项目引入这两个依赖 com.datax datax-core 0.0.1 com.datax datax-common 0.0.1 同时也需要引入下面这几个依赖,否则会报错 commons-cli commons-cli 目录,在datax目录下新建test.json文件。

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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。 工具DataX装可以参照 github。数据准备Mysql创建表在mysql的数据库db1中创建test1表。 但是,多张表进行导入时,多张表的结果必须完一致。connection: , jdbcUrl: }]单表导入出了使用多表进行并发,如果导入时只有一张表,同样可以进行并发导入。 条件过滤结构过滤通常情况下,源端数据源的表结构与目标数据源的表结构,如例子中的mysql与GP中数据迁移前后的表列数与类型完一致,但是在某些情况下,迁移前后的结构是不一致的,通常表现后目标数据库中的表中只保留源端数据库表中的某几列 数据过滤例子中的配置,在每次作业时,会将源端数据库表中的数据量导入到目标数据库表中,DataX支持对reader进行where条件配置,对源端数据库表的数据进行过滤,例如:reader: { where

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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。 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 ,进入bin目录,即可运行同步作业: $ cd {YOUR_DATAX_HOME}bin $ python datax.py {YOUR_JOB.json}方法二、下载DataX源码,自己编译:DataX

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    DataX的Clickhouse读写插件

    如果不填写where语句,包括不提供where的key或者value,DataX均视作同步量数据。 对单表如果没有装主键切分,那么配置通道个数不会提升速度,效果与1个通道一样。 对于业务上无字段区分新增、修改数据情况,ClickHouseReader也无法进行增量数据同步,只能同步量数据。 5.3 Sql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不做任何性校验。 这块交由DataX用户方自己保证。

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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装,配置就不写了,之前搞过,现在需要搞一个mysql写到elasticsearch的json。 : doc, # 类型的名称32 cleanup: false, #true表示插入前清空,即覆盖同步;false则追加同步33 dynamic: true, #这里一定要指定为true,否则使用的是datax

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    数据源管理 | 基于DataX组件,同步数据和源码分析

    一、DataX工具简介1、设计理念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、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能 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。 二、环境装推荐Python2.6+,Jdk1.8+(脑补装流程)。 install wget# wget https:www.python.orgftppython2.7.15Python-2.7.15.tgz# tar -zxvf Python-2.7.15.tgz2、装# pwdoptmodule# lldatax# cd optmoduledataxbin-- 测试环境是否正确# python datax.py optmoduledataxjobjob.json

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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

    一、概述OTS的数据迁移可以使用「DataX」完成量数据迁移。 但由于部分数据表的数据量较大,无法在指定的时间窗口内完成量迁移,且目前DataX只能针对主键值进行范围查询,暂不支持按照属性列范围抽取数据。 OTS数据迁移之准备工作预迁移阶段:双写模式中的大表量迁移正式迁移阶段:双写模式中的增量表量迁移、其余小表的量迁移 二、预迁移阶段1、 准备工作为保证新老环境的数据一致性,需要在开始数据迁移前,对目标环境的 2)内容统计由于部分数据表分区键对应的值比较单一,导致数据部存储在同一个分区。 具体操作如下:a、配置DataX任务在DataX对上述数据表配置相应的json文件,迁移配置的具体内容参考2.2.1,在迁移数据的配置中,需要列所有的属性列。

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    使用datax将postgresql或者greenplum中的数据同步到elasticsearch

    1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。 DataX目前已经有了比较面的插件体系,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装,配置就不写了,之前搞过,现在需要搞一个postgresql或者greenplum写到elasticsearch的json,需要注意的是需要装一个postgresqlreader读插件的

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    DataX在有赞大数据平台的实践

    对于读 MySQL,考虑到有大量的表同步任务,特别是凌晨离线任务高峰流量特别大,避免大流量对 RDS 中间件的冲击,DataX 选择直连到 MySQL 实例去读取数据。 以读取 MySQL 表为例,我们把一条表去取的 SQL,拆分为很多条小 SQL,而每条小 SQL 只走主键 id 的聚簇索引,代码如下 select ... from table_name where 这个测试能保证 DataX基本功能没问题,以及整个运行环境没有问题。4.8.2 链路压测场景有赞链路压测系统通过 Hive 来生成数据,通过 DataX 把生成好的数据导入影子库。 生产环境的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,加上了链路压测的标记时,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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    图解 DataX 核心设计原理

    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 一个Job 对应 一个 JobContainer, JobContainer 负责 Job 的局切分、调度、前置语句和后置语句等工作。 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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    使用 DataX 增量同步数据

    如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 。 CSV 文件;用 Shell 脚本来读取 CSV 文件, 并动态修改部同步的配置文件;执行修改后的配置文件, 进行增量同步。 `# 如果最大时间不为 null 的话, 修改部同步的配置,进行增量更新;if ; then # 设置增量更新过滤条件 WHERE=DataTime > $MAX_TIME sed s1=1$WHEREg beginordatax:3.0 scriptsminute_data_inc.json # 删除临时文件 rm .minute_data_tmp.json .minute_data_inc.jsonelse # 部更新 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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    一款强大的可视化分布式数据同步工具

    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。 Json;2、DataX Json 保存在数据库中,方便任务的迁移,管理;3、Web 实时查看抽取日志,类似 Jenkins 的日志控制台输出功能;4、DataX 运行记录展示,可页面操作停止 DataX 当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔;16、运行报表:支持实时查看运行数据,以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等;17、指定增量字段,配置定时任务自动获取每次的数据区间,任务失败重试,保证数据 进程,可配合重试策略避免网络问题导致的 datax 卡死。 2.字段映射3.点击构建,生成 json,此时可以选择复制 json 然后创建任务,选择 datax 任务,将 json 粘贴到文本框。也可以点击选择模版,直接生成任务。

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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加载。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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    一个服务于亿级用户的数据平台是如何诞生的

    考虑到这个情况,第一个引入的工具就是 DataX。 后面给 DataX 的 bug 提交了不少 PR,但是没人搭理,也发现 开源版本的 DataX 的更新也非常慢,于是变成了在内部由我自行维护了,也导致了我们内部的 DataX 与开源版的有不少不同,后面还随着需求的增加 于是就开始部署装,在后来使用过程,我们发现 Airflow 本身没有什么太大的 bug,而且非常稳定,记忆中 Airflow 运行的三年时间里只有一次挂掉,那一次挂掉还是它所在的服务器配置出了问题,影响了部署在这个服务器上的所有服务 从目前的效果来看,数据开发和没有编程基础数据分析都可以借助改造后的 Airflow 和 DataX,仅仅简单的填写配置信息和排 SQL 的运行流程就可以完成一次 ETL。 确定完这些后,就开始与运维的同事进行机器的初始化和检查、网络拓扑的配置,大概花费了一周时间,终于可以看到完整可用的机器了。

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    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。 目前,datax已经有了面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,其他的介绍官方文档上介绍的比较,这里就不再赘述了,仅仅提供一张图,供参考:?? 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,这样, 2、装tar -zxvf datax.tar.gz -C data即可。

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    数据中台技术汇(二)| DataSimba系列之数据采集平台

    , 节省计算资源;·schema自动同步;DataX vs DataS:·DataX通过查询(即Select)方式, 而DataS通过解析数据库日志;·DataX 支持数据源更广, DataS支持数据源较少 (见下表);·DataX 对数据源压力较大, 而DataS对数据源压力较小;·DataX 需要数据源有较大的空闲时间窗口, 用于抽取数据。 而DataS不需要;·DataX 需要维护类似modify_time字段做增量抽取, 而DataS不需要;·DataX 无法跟踪记录变更过程, DataS可以跟踪;·DataX 不支持实时数据采集, DataS ·某企业, 数据库每日增量较少(~10GB), 但量数据较大(>20T), 导致增量与量合并的效率较低, 消耗资源比较多。 ODS9、 后续的计算以增量或者量的方式从ODS层消费数据技术亮点一、高效的合并方案DataS同时保留了增量的日志数据和量的快照数据, 以支持复杂的企业业务场景。

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    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ideajava1、下载源码 下载源码 git clone https:github.comjulianhydeeigenbase-properties.git2.2 将源码编译成jar包 mvn clean install2.3 手动装 SNAPSHOT.jar3、第二次编译(成功)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 ?

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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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    HBase数据导入工具总结

    CopyTableCopyTable是HBase提供的一个数据同步工具,可以用于同步表的部分或部数据。CopyTable通过运行Map-Reduce任务从源表读出数据再写入到目标表。 我们针对单机运行sqoop的情况提供了四合一的装包简化装流程。如果是在hadoop集群上运行sqoop,可以参考Sqoop官方文档进行配置。以下介绍单机版的装流程。1.下载装包。 公网运行一般来说,我们不建议在公网执行数据同步任务,因为可能会有潜在的隐患以及绕行公网带来的延时增大、性能问题等。 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加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。使用DataX进行数据同步的步骤如下:(1)编写作业的配置文件。

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