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一款强大的可视化分布式同步工具

DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式同步工具,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 保存在库中,方便任务的迁移,管; 3、Web 实时查看抽取日志 :调度过于密集执行器来不及时的策略,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 32、添加项目管模块,可对任务分类管; 33、对 RDBMS 源增加批量任务创建功能,选择源,表即可根模板批量生成 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 阻塞策略:调度过于密集执行器来不及时的策略; 单机串行:调度请求进入单机执行器后

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datax详细介绍及使用

1.2 Features DataX本身作为同步框架,将不同源的同步抽象为从源头源读取的Reader插件,以及向目标端写入的Writer插件,论上DataX框架可以支持任意源类型的同步工作 设计念 为了解决异构源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种源。 当需要接入一个新的源的时候,只需要将此源对接到DataX,便能跟已有的源做到无缝同步。 Framework:Framework用于连接reader和writer,作为两者的传输通道,并缓冲,流控,并发,转换等核心技术问题。 DataX Job模块是单个作业的中枢管节点,承担了、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管等功能。

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    【知识】ETL大集成工具Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSets大比拼

    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,集中了高速交换遇到的问题 2.2.2 特点 1、异构库和文件系统之间的交换; 2、采用Framework + plugin架构构建,Framework了缓冲,流控,并发,上下文加载等高速交换的大部分技术问题,提供了简单的接口与插件交互 ,插件仅需实现对系统的访问; 3、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库/文件系统。 基于binary log增量订阅和消费,canal可以做: 库镜像 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 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 抽取策略 支持增量,全量抽取

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    DataX在有赞大平台的实践

    HBase、ES、文本文件 作为平台管员,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、量、消耗资源 脏校验和上报 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,能构建出符合仓库规范的建表语句 4.2 MySQL -> Hive 兼容性 按 DataX 的设计念,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 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,比如 SQL 异常考虑重试,批量异常改走单条依次,网络异常考虑库连接重建。

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    源管 | 基于DataX组件,同步和源码分析

    一、DataX工具简介 1、设计DataX是一个异构源离线同步工具,致力于实现包括关系型库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构源之间稳定高效的同步功能 解决异构源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种源。 当需要接入一个新的源的时候,只需要将此源对接到DataX,便能跟已有的源做到无缝同步。 ? 絮叨一句:异构源指,为了不同种类的业务,使用不同的库系统存储。 Framework Framework用于连接reader和writer,作为两者的传输通道,并缓冲,流控,并发,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节点,承担了、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管等功能。

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    图解 DataX 核心设计原

    DataX 是阿里巴巴开源的一个异构源离线同步工具,致力于实现包括关系型库(MySQL、Oracle 等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构源之间稳定高效的同步功能 基于我在项目中对 DataX 的实践过程,给大家分享我所解的 DataX 核心设计原。 设计念 异构源离线同步是将源端同步到目的端,但是端与端的源类型种类繁多,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念就是作为一个同步核心载体连接连接各类源 5、Transformer DataX 的 transformer 模式同时还提供了强大的转换功能,DataX 默认提供了丰富的转换实现类,用户还可以根项目自身需求,扩展转换。 ? / 5 = 4; 根 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 taskNumber / taskGroupNumber

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    同步工具DataX与Sqoop之比较

    DataX是一个在异构的库/文件系统之间高速交换的工具,实现了在任意的系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的交换,由淘宝平台部门完成。 两者从原上看有点相似,都是解决异构环境的交换问题,都支持oracle,mysql,hdfs,hive的互相交换,对于不同库的支持都是插件式的,对于新增的源类型,只要新开发一个插件就好了, 交换 Writer(Dumper): 写出模块,负责将DataX导入至目的地 Sqoop架构图 ? 大同步工具DataX与Sqoop之比较 DataX 直接在运行DataX的机器上进行的抽取及加载。 而Sqoop充分里面了map-reduce的计算框架。 大同步工具DataX与Sqoop之比较

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    中台技术汇(二)| DataSimba系列之采集平台

    DataSimba采集平台属于DataSimba的计算及服务平台的一部分, 负责的导入, 从而支持上层的。 (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、增量、批; 4、企业的平台规模一般较小,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, 要求增量的场景。 如企业大屏、活动效果分析、当日uv等统计展示。 增量计算无论是采用流式实时, 还是采用全量批, 都比较浪费资源, 且效果不想。 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任务。 附-DataSimba采集支持的多种源 DataSimba的采集平台支持丰富的源, 包括: 最后.png

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    Greenplum导入系列 -- (一)DataX

    DataX概述 DataX是一款能够完成异构源之间迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。 支持的类型 使用DataX进行导入时,第一步是将源端源的转换为DataX类型,然后将DataX类型转换为目标源的类型。 因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的类型,现有源中的类型与DataX的类型映射如下: Greenplum DataX类型 GP类型 Long bigint, 批量控制 在writer中,可以设置batchsize对插入进行批量DataX进行作业前后,可以分别配置sql语句进行额外的,例如preSql会在导入任务执行前执行,postSql会在导入完成后执行。

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    DataX使用记录

    DataX概述 DataX是一款能够完成异构源之间迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。 支持的类型 使用DataX进行导入时,第一步是将源端源的转换为DataX类型,然后将DataX类型转换为目标源的类型。 因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的类型,现有源中的类型与DataX的类型映射如下: Greenplum DataX类型 GP类型 Long bigint, 批量控制 在writer中,可以设置batchsize对插入进行批量DataX进行作业前后,可以分别配置sql语句进行额外的,例如preSql会在导入任务执行前执行,postSql会在导入完成后执行。

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    DataX 快速入门

    DataX 版本:3.0 Github主页地址:https://github.com/alibaba/DataX DataX 是一个异构源离线同步工具,致力于实现包括关系型库(MySQL 、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构源之间稳定高效的同步功能。 具体请查阅:DataX 异构源离线同步 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 读取并打印到控制台。 此外还提供了脏探测能力,可以实现脏精确过滤、识别、采集、展示,为用户提供多种的脏模式。

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    平台 - 采集及治

    采集到仓后所面临的问题: 相比传统仓大时代更加多样、更加复杂、量更大 随可见的不统一、难以提升的质量、难以完成的模型梳 多种采集工具、多种存储方式使仓库or湖逐渐变成沼泽 :之间的关系没有体现出来,深层价值无法体现 的目标: 建立统一标准与规范,保障质量 制定流程,把控整个生命周期 形成平台化工具,提供给用户使用 包括元质量管血缘管采集、清洗、计算等各个环节 难得不是技术,而是流程、协同和管: 管的库表结构等schema信息 存储空间、读写记录、 ,打通业务模型和技术模型 提升质量,实现全生命周期管 挖掘价值,帮助业务人员便捷灵活的使用 与周边系统: ODS、DWD、DM等各层次元纳入平台集中管 采集及流程中产生的元纳入平台 ,并建立血缘关系 提供的服务接口,模型变更及时通知上下游 ---- Apache Atlas 常见的工具: Apache Atlas:Hortonworks主推的开源项目

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    Airflow自定义插件, 使用datax

    异构传输转换工具很多, 最简单的就是使用原生的dump工具,将dump下来,然后import到另一个库里。 ,不好的地方在于shell命令的脆弱性和错误。 最终,选择了集成化的转换工具datax. datax是阿里巴巴开源的一款异构源同步工具, 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源和目标源,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拿到源链接配置,然后生成datax的配置文件json,最后调用datax执行。

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    datax_web环境搭建

    同步MaxCompute到TableStore(原OTS)优化指南- InfoQ](https://links.jianshu.com/go? 就解成用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 项目管中创建项目 2 执行器管中新建执行器(建议采用手动录入的方式) 3 源管中新建源 4 任务管Datax任务模板创建 5 任务构建 构建成功后会自动在任务管中添加一个任务 注意:如果重复执行会报存在脏,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。之后也可在任务管中进行job的调整等。

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    datax流转小试牛刀

    datax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 它的主要用途是流转,是一个易购源离线同步工具,所谓的异构 Framework:Framework用于连接reader和writer,作为两者的传输通道,并缓冲,流控,并发,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 此下载datax.tar.gz的编译好的包

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    离线同步方案

    Gobblin: 一个分布式集成框架,支持多种资源调度方式; https://gobblin.apache.org/ DataX:阿里开源的一个异构源离线同步工具; https://github.com ,支持实时流式和离线批的海量,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和结构化存储(如关系库)之间高效传输批量的工具 1、DataX概况 DataX 是阿里开源的一个异构源离线同步工具,致力于实现包括关系型库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构源之间稳定高效的同步功能 :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)、有丰富的异构源类型支持,扩展方便; (2)、支持限速、脏、同步metrics的收集;

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    DataX使用中的一个坑(BUG)

    “ 使用Datax进行两个集群间的同步,在读取HDFS时,会出现丢失问题,本文针对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时,没有对空串进行,导致读到的列出与配置的列不一致 当读到的批次通过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到同步的时候,有一个脏的概念,比如这次在同步时候,会有一些脏的问题发生,plugin的方式时,如果批次里面有一条出现了问题,那么就会将这批次进行循环操作 ,找出出问题的那一条,加入脏任务里面,然后脏任务是将任务里面的重试三次,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任务,而没有单独做,所以这块也需要做一些修改,将脏统一写入指定文件中!

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    平台的那些事(1)

    平台为了能将各集中在一起进行计算,需要一个统一的传输层将各个存储系统中的导入到平台,最后在计算完后将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; 可以对进行转换、清。 这时候就需要专门的工具去专门传输。 传统的采集框架 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源的传输到另一个源。 DataX DataX是阿里开源的异构源的传输工具,很好的弥补了不同源之间的互相传输,支持FTP、关系型库、NoSQL库、HDFS等源。 如果需要进行复杂的清洗和转换的话,Spark 和 Flink 都可以作为平台的传输工具,而不仅仅是计算引擎。

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    构建技术中台——基于SQL的批流一体化ETL

    仓库早期以及大早期都是从批开始的,所以很多系统都是从批做起,包括Spark。在批上Spark有着较深的积累,是一个比较优秀的系统。 SparkSQL-Flow流过程中的关联 在 ETL 或者一些实时流中,我们常常需要对做一些关联,如字典表关联、字段转义等操作。这在 业务场景中很常见。 ? DataX设计DataX本身作为同步框架,将不同源的同步抽象为从源头源读取的Reader插件,以及向目标端写入的Writer插件,论上DataX框架可以支持任意源类型的同步工作 DataX 论上也支持流,不过他的方式跟 Spark 类似,流是当做无限的批来。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 也需要把拉到本地计算,并不具有分布式能力。

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    datax源码解析-JobContainer的初始化阶段解析

    preHandle,前置 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,根配置的并发参,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java类加载器的原我们知道,JarLoader是Application ClassLoader的子类。 renderedPreSqls.isEmpty()) { // 说明有 preSql 配置,则此删除掉 originalConfig.remove

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