说是改造 DataX ,其实算不上,顶多算是在新手村蹦跶,对 DataX 来说无关痛痒
背景介绍,因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步,因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境,要么公网,要么内网,因此这种需求我们的dataworks是不能使用的,我们调研了两个工具,一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ,今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.mdgithub.com
在做DataX项目测试的时候又收到github的推荐邮件,推荐了一个datax-web的开源项目,这不是瞌睡遇到枕头,再研究研究这个项目是不是符合数据同步的要求。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
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。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源,RDBMS数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
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。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源,RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
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? DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势,由阿里出品,并在阿里内部被广泛使用,其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计
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
reader部分参数请参考MysqlReader 插件文档 writer部分参数请参考HBase20xsqlwriter插件文档
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: ORA-00001: unique constraint (USR_JXZX_DSJKF_MODEL.SYS_C001362707) violated 主键不一致,须联系数据中心修改
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
为了实现两个数据库之间的数据交换,企业级有ODI等,此处尝试DataX做小型数据交换。
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台,可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github
ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?
早上看到hadoop的计算结果没有进入到mysql数据库,查看关于hadoop计划任务的输出日志发现有报错信息。果断拿来手动执行相关的python脚本,并没有错误,然后丢到计划任务里面就报错,折腾了我一上午终于搞好了。 报错信息 报错执行/data/datax/bin/tool_hive2mysql_build_json.py脚本的时候ImportError。 [root@uhadoop-mrdv2j-task1 data]# tailf /var/log/bigdata/run-hive-qz_yy_uv
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。
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,目前,对于非开源的,我找到的大概有三种方式:
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
clickhouse准备 本地表 create table student on cluster luopc_mpp_cluster ( id UInt8, name String, age UInt8, create_time Datetime ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/student','{replica}') primary key (id) order by (id,a
随着公司规模的增长,对大数据的离线应用开发的需求越来越多,这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
小伙伴们选择大数据平台,想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求,面临着海量数据的存储和计算问题。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
通过 异构数据源同步之数据同步 → DataX 使用细节,相信大家都知道如何使用 DataX 了
总结一下,本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案,个人觉得还不错,如果还有其他好用的 CDC 组件,欢迎在评论区分享分享。
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。
“ 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!。”
本周赠书《性能之巅》第2版 我们公司有个项目的数据量高达五千万,但是因为报表那块数据不太准确,业务库和报表库又是跨库操作,所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步,但是尝试后发现这些方案都不切实际: mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也就是说同步等于没同步) 存储方式:这个效率太慢了,要是数据量少还好,我们使用这个方式的时候,三个小时才同步两千条数据… 后面在网上查看后,发现 DataX 这
点击关注公众号,Java干货及时送达 我们先来看看这张图,这是某公司使用的大数据平台架构图,大部分公司应该都差不多: 从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索,慢慢来剖析一下,大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多: 网站日志: 作为互联网行业,
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据,并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式,它从数据库的日志解析数据的变化(数据量只有日志的四分之一左右)。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式,直接通过TCP/IP网络传输,无需依赖于数据库自身的传递方式,而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩,可以大大降低带宽需求。在目标端,GoldenGate TDM可以通过交易重组,分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率,降低目标系统的资源占用,可以在亚秒级实现大量数据的复制,并且目标端数据库是活动的。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
此外AbstractCollector#collectFromTask提供搜集所有任务信息的功能;
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture(数据变更捕获)技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时,实时地捕获这些变化,并将其应用到目标系统中,从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点:
数仓的基础是数据,没有数据,那么数仓就是一个空壳,数据的来源有很多,我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案,还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序,数据的采集我们一般分为全量和增量,对于一些业务场景,也需要二者配合使用。
目前主要是reader插件,主要有rdbmsReader(sqlServer、mysql、postgresql、oracle等)、hbase20xsqlreader、DrdsReader和KingbaseesReader。
当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了,所以首先我们面临的是海量的数据。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
https://mp.weixin.qq.com/s/omMwlbASRp6keXhEf3TDRw
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
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。http://sqoop.apache.org/
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时,重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助,也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
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