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。 Windows,Linux Database: Mysql5.7 特性 1、通过 Web 构建 DataX 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 ：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度； 11、任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务； 12、任务失败重试：支持自定义任务失败重试次数 32、添加项目管理模块，可对任务分类管理； 33、对 RDBMS 数据源增加批量任务创建功能，选择数据源，表即可根据模板批量生成 DataX 同步任务； 34、JSON 构建增加 ClickHouse 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：调度过于密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
1.2 Features 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 设计理念 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。 当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。 Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。 DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
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目前已到datax3.0框架设计： image.png datax使用示例，核心就是编写json配置文件job： image.png DataX框架内部通过双缓冲队列、线程池封装等技术,集中处理了高速数据交换遇到的问题 2.2.2 特点 1、异构数据库和文件系统之间的数据交换； 2、采用Framework + plugin架构构建，Framework处理了缓冲，流控，并发，上下文加载等高速数据交换的大部分技术问题，提供了简单的接口与插件交互 ，插件仅需实现对数据处理系统的访问； 3、数据传输过程在单进程内完成，全内存操作，不读写磁盘，也没有IPC； 4、开放式的框架，开发者可以在极短的时间开发一个新插件以快速支持新的数据库/文件系统。 基于binary log增量订阅和消费，canal可以做： 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护 业务cache(缓存)刷新 带业务逻辑的增量数据处理 2.4.2 特点 canal是通过模拟成为 代码免费 底层架构 主从结构非高可用，扩展性差，架构容错性低，不适用大数据场景 支持单机部署和集群部署两种方式 功能 CDC机 基于时间戳、触发器等 离线批处理 抽取策略 支持增量，全量抽取
HBase、ES、文本文件 作为数据平台管理员，还希望收集到更多运行细节，方便日常维护： 统计信息采集，例如运行时间、数据量、消耗资源 脏数据校验和上报 希望运行日志能接入公司的日志平台，方便监控 二 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，可添加 分布式 不支持，可以通过调度系统规避 支持 流控 有流控功能 需要定制 Hive 表或分区，能构建出符合数据仓库规范的建表语句 4.2 MySQL -> Hive 兼容性 按 DataX 的设计理念，reader 和 writer 相互不用关心，但实际使用经常需要关联考虑才能避免运行出错 我们采取了如下的策略 MySQL字段 Hive实际字段 处理方法 a,b a,b 正常 a,b,c a,b 忽略MySQL的多余字段，以Hive为准 b,a a,b 顺序不对，调整 a a,b MySQL 最常见的异常就是 SQLException，需要对异常做分类处理，比如 SQL 异常考虑重试，批量处理异常改走单条依次处理，网络异常考虑数据库连接重建。
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。 当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。 ? 絮叨一句：异构数据源指，为了处理不同种类的业务，使用不同的数据库系统存储数据。 Framework Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。 3、架构设计 ? Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
DataX 是阿里巴巴开源的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 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。 设计理念 异构数据源离线同步是将源端数据同步到目的端，但是端与端的数据源类型种类繁多，在没有 DataX 之前，端与端的链路将组成一个复杂的网状结构，非常零散无法将同步核心逻辑抽象出来，DataX 的理念就是作为一个同步核心载体连接连接各类数据源 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。 ? / 5 = 4； 根据 DataX 的公平分配策略，会将 100 个 Task 平均分配给每个 TaskGroup，因此每个 TaskGroup 处理 taskNumber / taskGroupNumber
DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换，由淘宝数据平台部门完成。 两者从原理上看有点相似，都是解决异构环境的数据交换问题，都支持oracle，mysql，hdfs，hive的互相交换，对于不同数据库的支持都是插件式的，对于新增的数据源类型，只要新开发一个插件就好了， 交换数据 Writer(Dumper): 数据写出模块，负责将数据从DataX导入至目的数据地 Sqoop架构图 ? 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。 大数据同步工具DataX与Sqoop之比较
DataSimba采集平台属于DataSimba的数据计算及服务平台的一部分， 负责数据的导入， 从而支持上层的数据处理。 （如：维护列modify_time判断记录是否修改）的导入方式推行困难； 3、需要支持的场景比较复杂， 包括：流处理、增量处理、批处理； 4、企业的数据平台规模一般较小，资源有限, 需要更好的平衡计算成本与效率 ·增量计算：时延要求在10分钟～小时级别， 数据要求增量处理的场景。 如企业大屏、活动效果分析、当日uv等统计数据展示。 增量计算无论是采用流式实时处理， 还是采用全量批处理， 都比较浪费资源， 且效果不理想。 DataS可以支持增量的采集、合并、计算， 以较低的计算成本支持了此类场景。 此外， DataS能很好的支持秒级以上的实时计算和批处理任务。 附-DataSimba数据采集支持的多种数据源 DataSimba的采集平台支持丰富的数据源， 包括： 最后.png
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, 批量控制 在writer中，可以设置batchsize对插入进行批量处理。 数据清理 在DataX进行作业前后，可以分别配置sql语句进行额外的处理，例如preSql会在导入任务执行前执行，postSql会在导入完成后执行。
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 、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。 具体请查阅：DataX 异构数据源离线同步 1. 环境要求 Linux JDK(1.8 以上，推荐 1.8) Python(推荐 Python2.6.X) 2. 示例 我们第一个简单示例是从 Stream 读取数据并打印到控制台。 此外还提供了脏数据探测能力，可以实现脏数据精确过滤、识别、采集、展示，为用户提供多种的脏数据处理模式。
将数据采集到数仓后所面临的问题： 相比传统数仓大数据时代数据更加多样、更加复杂、数据量更大 随处可见的数据不统一、难以提升的数据质量、难以完成的数据模型梳理 多种采集工具、多种存储方式使数据仓库or数据湖逐渐变成数据沼泽 ：数据之间的关系没有体现出来，数据深层价值无法体现 数据治理的目标： 建立统一数据标准与数据规范，保障数据质量 制定数据管理流程，把控数据整个生命周期 形成平台化工具，提供给用户使用 数据治理： 数据治理包括元数据管理 、数据质量管理、数据血缘管理等 数据治理在数据采集、数据清洗、数据计算等各个环节 数据治理难得不是技术，而是流程、协同和管理 元数据管理： 管理数据的库表结构等schema信息 数据存储空间、读写记录、 ，打通业务模型和技术模型 提升数据质量，实现数据全生命周期管理 挖掘数据价值，帮助业务人员便捷灵活的使用数据 数据治理与周边系统： ODS、DWD、DM等各层次元数据纳入数据治理平台集中管理 数据采集及处理流程中产生的元数据纳入数据治理平台 ，并建立血缘关系 提供数据管理的服务接口，数据模型变更及时通知上下游 ---- Apache Atlas数据治理 常见的数据治理工具： Apache Atlas：Hortonworks主推的数据治理开源项目
异构数据传输转换工具很多， 最简单的就是使用原生的dump工具，将数据dump下来，然后import到另一个数据库里。 ，不好的地方在于shell命令的脆弱性和错误处理。 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。 https://github.com/alibaba/DataX datax的用法相对简单，按照文档配置一下读取数据源和目标数据源，然后执行调用就可以了。可以当做命令行工具来使用。 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。
同步MaxCompute数据到TableStore（原OTS）优化指南- InfoQ](https://links.jianshu.com/go? 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。 \datax-admin\src\main\resources\application.yml 修改数据源配置 修改邮箱配置（可选） 修改打印日志配置 D:\IdeaProjects\datax-web 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加一个任务 注意：如果重复执行会报存在脏数据，主键唯一。执行到一半停止再次执行的情况，正在测试。 6 任务批量构建 点击下一步就会批量创建完成。之后也可在任务管理中进行job的调整等。
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。 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 Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。 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
Gobblin: 一个分布式数据集成框架，支持多种资源调度方式； https://gobblin.apache.org/ DataX：阿里开源的一个异构数据源离线同步工具； https://github.com ，支持实时流式和离线批处理的海量数据处理，架构于 Apache Spark 和 Apache Flink 之上。 这里重点分析Sqoop、DataX、Spark 二、Sqoop 1、Sqoop概况 Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具 1、DataX概况 DataX 是阿里开源的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 ：另一端在同VPC则不需要打通；跨VPC，需要打通用户的两个VPC； 2、方案2 DataX l优点 （1）、有丰富的异构数据源类型支持，扩展方便； （2）、支持限速、脏数据、同步metrics的收集；
“ 使用Datax进行两个集群间的数据同步，在读取HDFS数据时，会出现数据丢失问题，本文针对数据丢失问题做出了分析以及对应解决方案，希望帮助大家在使用Datax过程中避免该问题的出现！。” 06 — 问题浮现 在读取HDFS数据时，没有对空串进行处理，导致读到的列出与配置的列数不一致 当读到的批次数据通过csvreader进行解析时，有一条失败其他条也并没有发送给write接收器 07 — 问题引申 Datax到同步数据的时候，有一个脏数据的概念，比如这次在同步数据时候，会有一些脏数据的问题发生，plugin的处理方式时，如果批次里面有一条出现了问题，那么就会将这批次数据进行循环操作 ，找出出问题的那一条，加入脏数据处理任务里面，然后脏数据任务是将任务里面的数据重试三次，如果三次都失败就丢掉了！ Datax本身框架是可以将脏数据本地输出或者集中式汇报的，只是plugin在write的时候直接将异常抛给了脏数据任务，而没有单独做处理，所以这块也需要做一些修改，将脏数据统一写入指定文件中！
数据平台为了能将各处的数据集中在一起进行处理计算，需要一个统一的数据传输层将各个数据存储系统中的数据导入到数据平台，最后在处理计算完后将数据导出给应用程序使用。 方便使用，易运维； 在网络宽带一定的情况下，传输速度越快越好； 可以对数据进行转换、清理。 这时候就需要专门的工具去专门处理数据传输。 传统的数据采集框架 传统的ETL都是以批量作业的形式完成了，通过一些定时任务将一个数据源的数据传输到另一个数据源。 DataX DataX是阿里开源的异构数据源的数据传输工具，很好的弥补了不同数据源之间的互相传输，支持FTP、关系型数据库、NoSQL数据库、HDFS等数据源。 如果需要进行复杂的数据清洗和转换的话，Spark 和 Flink 都可以作为数据平台的传输工具，而不仅仅是数据处理计算引擎。
数据仓库早期以及大数据早期都是从批处理开始的，所以很多系统都是从批处理做起，包括Spark。在批处理上Spark有着较深的积累，是一个比较优秀的系统。 SparkSQL-Flow流处理过程中的关联 在 ETL 或者一些实时流处理中，我们常常需要对数据做一些关联，如字典表关联、字段转义等操作。这在 数据处理业务场景中很常见。 ? DataX设计理念 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 DataX 理论上也支持流处理，不过他的处理方式跟 Spark 类似，流是当做无限的批来处理。如果了解SpringBatch的话，DataX 更像是多线程的 SpringBatch 的架构。 DataX 没有提供设计器，他提供了丰富的Reader和Writer和易扩展的插件系统。和 Kettle一样，DataX 也需要把数据拉到本地计算，并不具有分布式处理能力。
preHandle，前置处理 init，初始化，主要是调用插件的init方法实现初始化 prepare，准备工作，比如清空目标表。 内部还是调用各类型插件的方法来实现准备工作 split，根据配置的并发参数，对job进行切分，切分为多个task scheduler，把上一步reader和writer split的结果整合到taskGroupContainer .比如:D:\DataX\target\datax\datax\plugin\reader\mysqlreader，然后根据JarLoader里面的getURLs(paths)获取插件路径下所有的jar 然后它返回一个是一个自定义的类加载器JarLoader，根据java类加载器的原理我们知道，JarLoader是Application ClassLoader的子类。 renderedPreSqls.isEmpty()) { // 说明有 preSql 配置，则此处删除掉 originalConfig.remove
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