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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 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 有test模块,需要一些依赖包,否则会报错,可以指定参数跳过这个-Dmaven.test.skip=true 控制台日志如下 ? 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 ?

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    datax开启hana支持以及dolphinscheduler开启datax任务

    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. 这个目录是可选的,一般手写任务配置文件会放到这个目录 lib: 通用及基本的jar包依赖 log: 任务日志目录,这个目录也是可选的,一般是启动任务时指定 log_perf: 也是任务执行统计日志文件, 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 (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

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    关于DataX

    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

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    datax源码解析-datax的hook机制解析

    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。

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    DataX使用记录

    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DataXDataX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,

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    datax详细介绍及使用

    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

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    使用 DataX 增量同步数据

    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。

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