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datax源码解析-启动类分析

因为插datax重要的成部分,源码分析过程中会涉及到插部分的源码,为了保持一致性,插都已大部分人比较熟悉的mysql为例子说明。 启动类分析datax的启动类是com.alibaba.datax.core.Engine,通过main方法启动datax进程。 configuration.toJSON()); ConfigurationValidate.doValidate(configuration); Engine engine = new Engine(); 完成配置初始后该方法将实例本身并调用其 ), false); todo config优,只捕获需要的plugin reader plugin的名字,比如mysql是mysqlreader String readerPluginName = ,可以获取各种插配置 * LoadUtil.bind(allConf); boolean isJob = !

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图解 DataX 核心设计原理

架构设计用过 IDEA 的小伙都知道,IDEA 有很多非常棒的插,用户可根据自身编程需求,下载相关的插DataX 也是使用这种可插拔的设计,采用了 Framework + Plugin 的架构设计 有了插DataX 可支持任意数据源到数据源,只要实现了 ReaderWriter Plugin,官方已经实现了主流的数据源插,比如 MySQL、Oracle、SQLServer 等,当然我们也可以开发一个 DataX。 核心概念DataX 核心主要由 Job、Task Group、Task、Channel 等概念成: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 2、Task Group一 Task 的集合,根据 DataX 的公平分配策略,公平地分配 Task 到对应的 TaskGroup 中。

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    datax源码解析-JobContainer的初始阶段解析

    datax源码解析-JobContainer的初始阶段解析写在前面此次源码分析的版本是3.0。 因为插datax重要的成部分,源码分析过程中会涉及到插部分的源码,为了保持一致性,插都已大部分人比较熟悉的mysql为例子说明。 ,前置处理init,初始,主要是调用插的init方法实现初始prepare,准备工作,比如清空目标表。 插并执行插的preHandler this.preHandle(); LOG.debug(jobContainer starts to do init ...); 初始reader和writer 接下里的loadJobPlugin就会用到这个类加载器去实例的实现类。插加载这部分的设计还是值得学习的,即实现了jar的隔离加载,也实现了热加载功能。

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    数据源管理 | 基于DataX,同步数据和源码分析

    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。 2、结构DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework+plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader和Writer插,纳入到整个同步框架中。? 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(将单一作业计算转为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。 Scheduler切分多个Task之后,Job会调用Scheduler模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的Task重新合,装成TaskGroup(任务)。 TaskGroup每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task,默认单个任务的并发数量为5。

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    datax源码解析-任务拆分机制详解

    因为插datax重要的成部分,源码分析过程中会涉及到插部分的源码,为了保持一致性,插都已大部分人比较熟悉的mysql为例子说明。本文我们来看看datax的任务拆分机制。 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(将单一作业计算转为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。 切分多个Task之后,DataX Job会调用Scheduler模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的Task重新合,装成TaskGroup(任务)。 每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task,默认单个任务的并发数量为5。 如下图所示,在数据同步、传输过程中,存在用户对于数据传输进行特殊定制的需求场景,包括裁剪列、转换列等工作,可以借助ETL的T过程实现(Transformer)。

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    数据中台技术汇(二)| DataSimba系列之数据采集平台

    DataSimba的定位是面向企业私有部署,决定了采集平台面临要解决的问题和传统的互联网公司不太一样:1、企业使用的数据库类型多且杂, 包括很多非主流的数据库;2、企业的数据管理水平参差不齐, 依赖数据规范 采集平台总体架构 图片 1.png 整个采集平台核心为DataX与DataS两个采集DataX:·阿里开源的数据集成,通过jdbc,以查询的方式支持通用的关系行数据库导入;·DataSimba 设置权限和日志配置项2、 simba平台上配置数据源3、 simba平台上创建导入任务, 选择导入的库和表, 确定是否合并4、 发布导入任务5、 DSExtracter从数据库源拉取全量快照, 作为初始导入数据 图片 3.png 与传统的利用HiveSQL 或者HBase 做merge的方式不同, DataS采用了二级映射的方式, 使最终的合并转为一个RDD或者一个Map中就可完成的小文合并, 并避免了不需要合并的文读取 3、 新增数据和单一存储文做局部合并;将整个合并最终划分为小文的合并, 从而大幅提高了合并的效率。

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    一款强大的可视分布式数据同步工具

    替换文在 docdatax-webdatax-python3 下)Environment: MacOS, Windows,LinuxDatabase: Mysql5.7特性1、通过 Web 构建 DataX ;22、优先通过环境变量获取 DataX目录,集群部署时不用指定 JSON 及日志目录;23、通过动态参数配置指定 hive 分区,也可以配合增量实现增量数据动态插入分区;24、任务类型由原来 DataX ;35、执行器 CPU.内存.负载的监控页面图形;36、RDBMS 数据源增量抽取增加主键自增方式并优页面参数配置;37、更换 MongoDB 数据源连接方式,重构 HBase 数据源 JSON 构建模块 ;38、脚本类型任务增加停止功能;39、rdbms json 构建增加 postSql,并支持构建多个 preSql,postSql;40、数据源信息加密算法修改及代码优;41、日志页面增加 DataX 可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;2、名称 : 执行器的名称, 因为 AppName 限制字母数字等成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;3、排序 : 执行器的排序,

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    DataX在有赞大数据平台的实践

    ,例如 MySQL 主从切换、表结构变更3.3 开发策略大致的运行流程是:前置配置文转换、表结构校验->(输入->DataX核心+业务无关的校验->输出)->后置统计持久尽量保证 DataX 专注于数据同步 表结构、表命名规则、地址转换这些运行时前置校验逻辑,以及运行结果的持久,放在元数据系统(参考《有赞数据仓库元数据系统实践》),而运行状态的监控放在调度系统。 我们选择在 DataX 之外封装,把 Hive 读写操作的配置文,转换为 HDFS 读写的配置文,另外辅助上 Hive DDL 操作。 4.6.2 与数据平台的交互数据平台提供了 DataX 任务的编辑页面,保存后会留下 DataX 运行配置文以及调度周期在平台上。 到2019年Q1,已经稳定运行了超过20个月时间,目前每天运行超过6000个 DataX 任务,传输了超过100亿行数据,是数据平台里比较稳定的一个。期间出现过一些小问题,有一个印象深刻。

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    Airflow 和 DataX 的结合

    DataX 作为一款传输工具是优秀的,但是开源版本的 DataX 不支持分布式运行,需要手工写复杂的配置文(JSON),针对某些特殊的 writer 而言,比如 hdfswriter 还会有脏数据的问题 (DataX 的 hdfswriter 是使用临时文夹去临时存放数据,遇到一些意外情况导致 DataX 挂掉时,这个临时文夹和临时数据就无法删除了,从而导致集群里有一堆脏数据)。 对于文章 2,只说了定制,没有具体的细节。 负责执行 DataX 命令,渲染 Hook 传过来的字典,将字典 dump 到本地文系统变成 json 文等等,顺便解决 reader 和 writer 遗留下的一些问题,当然还可以支持我们团队的数据血缘追踪 相比于之前要先去找 Oracle 和 Hive 元数据信息,再写一个json文,然后在 Airflow 里写一个bash命令,效率不知道提到多少倍。

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    换掉 Postman + Swagger + JMeter,这 5 个 Java 项目绝了!

    JustAuth :码云 GVP 项目,使用人数最多的第三方登录开源,支持 Github、Gitee、今日头条、支付宝、新浪微博、微信、飞书、Google、Facebook、Twitter、StackOverflow DataX-Web :基于 DataX 的分布式数据同步工具,可视操作,降低使用 DataX 的学习成本。Recaf :一款功能十分强大的 Java 字节码编辑器,基于 ASM 修改字节码。 https:metersphere.iodocsindex.html官网:https:metersphere.io在线体验:https:demo.metersphere.comJustAuth:第三方登录开源 JustAuth 是一款使用人数最多的第三方登录开源,码云 GVP 项目,支持 Github、Gitee、今日头条、支付宝、新浪微博、微信、飞书、Google、Facebook、Twitter、StackOverflow 是一款基于 DataX 的可视分布式数据同步工具,支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源,旨在降低使用 DataX 的学习成本。

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    DataX的Clickhouse读写插

    作者:一剑飘雪 ClickHouseReader 插文档1 快速介绍ClickHouseReader插实现了从ClickHouse读取数据。 对于阿里集团外部使用情况,JSON数填写一个JDBC连接即可。jdbcUrl按照ClickHouse官方规范,并可以填写连接附控制信息。具体请参看ClickHouse官方文档。 注意:不可以将where条指定为limit 10,limit不是SQL的合法where子句。 where条可以有效地进行业务增量同步。 针对多线程的一致性快照需求,在技术上目前无法实现,只能从工程角度解决,工程的方式存在取舍,我们提供几个解决思路给用户,用户可以自行选择:使用单线程同步,即不再进行数据切片。 DataX ClickHouseWriter----1 快速介绍数据导入clickhousewriter的插2 实现原理使用clickhousewriter的官方jdbc接口, 批量把从reader读入的数据写入

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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

    github.comDTStackflinkxgitee开源项目:https:gitee.comdtstack_dev_0flinkx「表格存储」是 NoSQL 的数据存储服务,是基于云计算技术构建的一个分布式结构和半结构数据的存储和管理服务 具体操作如下:1) 配置DataX任务在使用DataX执行数据清空前,需配置对应数据表使用DataX执行Delete任务所需的json文。 1)配置DataX任务在DataX对数据表配置相应的json文,迁移配置的具体内容如下:{ job: { setting: { speed: { channel: 5 } }, content: , b、 Delete表操作Delete操作是通过DataX工具直接删除表内数据,无需重新建表。DataX所需的配置文参考2.1.1所示。 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,迁移配置的具体内容参考2.2.1,在迁移数据的配置中,需要列全所有的属性列。

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    datax源码解析-datax的hook机制解析

    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的事情,比如给任务的负责人发送一条短信提醒之类的。 setContextClassLoader(oldClassLoader); } } 这里首先是把类加载器设置成jar包的加载器,这是继承的应用加载器,然后使用ServiceLoader加载用户自己是实现的Hook接口的实现类并进行实例。 实例后调用invoke方法执行自定义的逻辑。 根目录下,新建hook文夹,然后在其下创建sms文夹,将jar包放在这里就可以了。 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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    Airflow自定义插, 使用datax抽数

    最终,选择了集成的数据转换工具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。 结合airflow,可以自己实现datax。通过读取connections拿到数据源链接配置,然后生成datax的配置文json,最后调用datax执行。 主要思路是:hdfs创建一个目录生成datax配置文datax执行配置文,将数据抽取到hdfshive命令行load hdfsRDBMS2HiveOperator# -*- coding: utf- 指定后可以多线程分割,加快传输 :param hive_db : hive的db :param hive_table: hive的table :param hive_table_column column数, )): raise AirflowException(hdfs路径填写错误,不在datax目录下) # 创建目录 cmd = self.Popen(cmd) # 删除文 if(not hdfs_path.startswith

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    希望一个数据同步,包治百病

    两个系统需要精确完成同样的写操作,并以同样的顺序完成序列。如果写操作是有条的或是有部分更新的语义,那么事情就会变得更麻烦。 更多的情况,可能要引进一个MQ,用来缓解Canal的压力并承担一些扩展性功能。 使用MySQL Binlog解析库,我们也可以构造一个自己的数据同步中间。DataBus做了更多的缓冲区relay、事和回溯处理。在整个技术架构中,可以充当数据总线的作用。 DataX与Databus类似,DataX是一个在异构的数据库文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之间的数据交换,更像是一个ETL工具。 DataX支持丰富,使用简单,但延迟较大(依赖获取频率),只需要手写规则文,对复杂同步自定义性不强。?

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    一个服务于亿级用户的数据平台是如何诞生的

    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 后面会聊到如何对这两个进行改造,以便于无需太复杂的学习成本就可以掌握数据的传输和调度。 确定完这些后,就开始与运维的同事进行机器的初始和安全检查、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。 有了初始的机器后,就开始按照标准的数据计算、数据存储、资源管理选择合适的。 首先是数据计算的,自己熟悉的有 Impala、Hive 和 Spark,在阅读了大量文章和完成性能、并发等基准测试,再和数据团队以及领导沟通后,并考虑申请下来的机器配置的优异,选择了 Impala

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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,所以安利给大家。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,以及向目标端写入数据的Writer插,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。 包位于 {DataX_source_code_home}targetdataxdatax ,生成配置文第一步、创建配置文(json格式) 可以通过命令生成配置模板: python datax.py 上手使用起来还是比较容易的,但是令楼主比较犯难就是不能在同一个配置文里面同时写入不同的数据库的表,要想读取多张表并写入就只能单独配置。

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    大数据平台 - 数据采集及治理

    使用Sqoop传输大量结构或半结构数据的过程是完全自动的。Sqoop数据传输示意图: ?Sqoop Import流程: ? Flume系统分为三个,分别是Source(负责数据源的读取),Sink(负责数据的输出),Channel(作为数据的暂存通道),这三个将构成一个Agent。 DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据同步链路,具有良好的扩展性。网状同步链路和DataX星型数据同步链路的对比图: ?DataX的架构示意图: ? 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Metacat:Netflix开源的元数据管理、数据发现 通过图数据库和图计算弓|擎展现数据之间的关系元数据捕获:Hook:来自各个的Hook自动捕获数据进行存储Entity:集成的各个系统在操作时触发事进行写入获取元数据的同时,获取数据之间的关联关系,

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    大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

    DataX是一个在异构的数据库文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(RDBMSHdfsLocal 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式的,对于新增的数据源类型,只要新开发一个插就好了,但是只细看两者的架构图 Sqoop现在作为Apache的顶级项目,如果要我从DataX和Sqoop中间选择的话,我想我还是会选择Sqoop。而且Sqoop还有很多第三方的插。 大数据同步工具DataX与Sqoop之比较 在我的测试环境上,一台只有700m内存的,IO低下的oracle数据库,百兆的网络,使用Quest的Sqoop插在4个并行度的情况下,导出到HDFS速度有5MBs 另外一点Sqoop采用命令行的方式调用,比如容易与我们的现有的调度监控方案相结合,DataX采用xml 配置文的方式,在开发运维上还是有点不方便。

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    构建技术中台——基于SQL的批流一体ETL

    Spark 和 Flink 的异同点Flink 早期仅支持流式处理,这几年的Flink无论从API织,还是运行方式,还是多样性都越来越像Spark。 资源管理平台;6.支持多种平台Kerberos认证(开源、华为、星环)等平台统一认证;SparkSQL Flow XML 概览用户只需要定义 Source,Transformer,Target 几个核心 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,以及向目标端写入数据的Writer插,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。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和易扩展的插系统。

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