环境篇：数据同步工具DataX

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介：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、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

环境篇：数据同步工具DataX

1 概述

环境篇：数据同步工具DataX

https://github.com/alibaba/DataX

  • DataX是什么？

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 、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

环境篇：数据同步工具DataX

  • 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。

  • 当前使用现状

DataX在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了6年之久。目前每天完成同步8w多道作业，每日传输数据量超过300TB。

2 支持数据

类型 数据源 Reader(读) Writer(写) 文档
RDBMS 关系型数据库 MySQL √ √ 读 、 写
Oracle √ √ 读 、 写
SQLServer √ √ 读 、 写
PostgreSQL √ √ 读 、 写
DRDS √ √ 读 、 写
达梦 √ √ 读 、 写
通用RDBMS(支持所有关系型数据库) √ √ 读 、 写
阿里云数仓数据存储 ODPS √ √ 读 、 写
ADS √ 写
OSS √ √ 读 、 写
OCS √ √ 读 、 写
NoSQL数据存储 OTS √ √ 读 、 写
Hbase0.94 √ √ 读 、 写
Hbase1.1 √ √ 读 、 写
MongoDB √ √ 读 、 写
Hive √ √ 读 、 写
无结构化数据存储 TxtFile √ √ 读 、 写
FTP √ √ 读 、 写
HDFS √ √ 读 、 写
Elasticsearch √ 写

3 架构设计

环境篇：数据同步工具DataX

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/Writer插件，纳入到整个同步框架中。

  • Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
  • Writer： Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。
  • 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。

4 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各个模块相互关系。

环境篇：数据同步工具DataX

4.1 核心模块介绍：

  1. DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。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。
  2. DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。
  3. 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重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。
  4. 每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。
  5. DataX作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0

4.2 DataX调度流程：

举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了20个并发，目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。 DataX的调度决策思路是：

  1. DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。
  2. 根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
  3. 4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。

5 安装

#解压即可
tar -zxvf datax.tar.gz

6 案例

6.1 官方案例

./bin/datax.py job/job.json
  • 结果查看

任务启动时刻 : 2020-07-30 14:36:00

任务结束时刻 : 2020-07-30 14:36:10

任务总计耗时 : 10s

任务平均流量 : 253.91KB/s

记录写入速度 : 10000rec/s

读出记录总数 : 100000

读写失败总数 : 0

  • 查阅job.json文件
1 {
  2     "job": {
  3         "setting": {
  4             "speed": {
  5                 "byte":10485760
  6             },
  7             "errorLimit": {
  8                 "record": 0,
  9                 "percentage": 0.02
 10             }
 11         },
 12         "content": [
 13             {
 14                 "reader": {
 15                     "name": "streamreader",
 16                     "parameter": {
 17                         "column" : [
 18                             {
 19                                 "value": "DataX",
 20                                 "type": "string"
 21                             },
 22                             {
 23                                 "value": 19890604,
 24                                 "type": "long"
 25                             },
 26                             {
 27                                 "value": "1989-06-04 00:00:00",
 28                                 "type": "date"
 29                             },
 30                             {
 31                                 "value": true,
 32                                 "type": "bool"
 33                             },
 34                             {
 35                                 "value": "test",
 36                                 "type": "bytes"
 37                             }
 38                         ],
 39                         "sliceRecordCount": 100000
 40                     }
 41                 },
 42                 "writer": {
 43                     "name": "streamwriter",
 44                     "parameter": {
 45                         "print": false,
 46                         "encoding": "UTF-8"
 47                     }
 48                 }
 49             }
 50         ]
 51     }
 52 }

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6.2 从Stream流读取数据并打印到控制台

可以通过命令查看配置模板

python bin/datax.py -r streamreader -w streamwriter

如上命令会输出如下信息，这样就方便我们去编写了

DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.


Please refer to the streamreader document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md 

Please refer to the streamwriter document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md 
 
Please save the following configuration as a json file and  use
     python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json 
to run the job.

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "sliceRecordCount": ""
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "streamwriter", 
                    "parameter": {
                        "encoding": "", 
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": ""
            }
        }
    }
}
  • 配置模板
vim job/HelloWorld.json

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                        {
                        	"type":"string",
                        	"value":"HelloWorld"
                        },
                        {
                        	"type":"long",
                        	"value":"2020"                        
                        }
                        ], 
                        "sliceRecordCount": "10"
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "streamwriter", 
                    "parameter": {
                        "encoding": "UTF-8", 
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "2"
            }
        }
    }
}

上述模板配置了打印信息为HelloWorld和2020，打印10条，并显示，格式为UTF-8

注意：这里的Framework(Speed)为channel，其意思为并发，在流中的意思为启动了2个流去做这个事情，那么输出结果就会变为20条

  • 执行
./bin/datax.py job/HelloWorld.json

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6.3 Mysql数据库同步任务到本地

DataX 内部类型 Mysql 数据类型
Long int, tinyint, smallint, mediumint, int, bigint
Double float, double, decimal
String varchar, char, tinytext, text, mediumtext, longtext, year
Date date, datetime, timestamp, time
Boolean bit, bool
Bytes tinyblob, mediumblob, blob, longblob, varbinary
  • mysql测试表创建
CREATE TABLE `user_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `login_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
  `nick_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户昵称',
  `passwd` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户密码',
  `name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户姓名',
  `phone_num` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
  `email` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
  `head_img` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
  `user_level` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户级别',
  `birthday` date DEFAULT NULL COMMENT '用户生日',
  `gender` varchar(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别 M男,F女',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `operate_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=41 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';


INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (1, 'rz3bor', '香香', NULL, '戴香', '13446155565', 'oyjpqx7u6e@aol.com', NULL, '1', '1990-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (2, 'n332si1jfe45', '玲芬', NULL, '柏莺', '13531861983', 'n332si1jfe45@126.com', NULL, '1', '1976-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (3, 'hflupfwh9acg', '咏咏', NULL, '伍寒伊', '13146668529', 'sm0os1ew@qq.com', NULL, '2', '1997-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (4, 'o8o8cq4c', '昭昭', NULL, '轩辕婉', '13542317252', 'o8o8cq4c@263.net', NULL, '3', '1965-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (5, 'lqk2g4', '可可', NULL, '安霭', '13899248493', 'lqk2g4@googlemail.com', NULL, '1', '1978-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (6, '866ym3j4b', '蕊薇', NULL, '司马蕊薇', '13662131286', '866ym3j4b@sohu.com', NULL, '2', '2000-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (7, 'u8duuusr', '黛青', NULL, '百里涵予', '13742717589', '1q53fn@sina.com', NULL, '1', '1996-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (8, 'hg9fkdthkv7', '娣娣', NULL, '戴莎锦', '13953633795', 't4kk4t13dbi@hotmail.com', NULL, '3', '2000-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (9, 'goatp7d', '月月', NULL, '戚珊莎', '13513119569', 'goatp7d@hotmail.com', NULL, '1', '1981-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (10, '6ernv47', '阿谦', NULL, '西门利清', '13176428692', '6ernv47@163.net', NULL, '1', '1983-03-15', 'M', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (11, 'zpo8f6swym8', '娴瑾', NULL, '臧咏', '13782895459', 'zpo8f6swym8@hotmail.com', NULL, '1', '1979-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (12, '6nnowpp', '凡凡', NULL, '纪姣婉', '13425112725', '6nnowpp@0355.net', NULL, '2', '1978-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (13, 'hhzxmgoo8no', '聪聪', NULL, '淳于妹霞', '13147486822', 'hhzxmgoo8no@hotmail.com', NULL, '1', '1990-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (14, 'l2p366773l', '馨馨', NULL, '葛馨', '13159754795', 'fbagq6ggeim@msn.com', NULL, '1', '1995-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (15, '1cyd3eop', '凡凡', NULL, '司马瑶', '13731934554', '1cyd3eop@live.com', NULL, '1', '1980-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (16, 'cn5wnk4utxom', '蓓蓓', NULL, '卞蓓', '13377379335', '4m9faacer@0355.net', NULL, '1', '1976-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (17, 'r7l1wj', '燕彩', NULL, '谢素云', '13624975852', 'vvly0mf0e2ee@0355.net', NULL, '1', '1989-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (18, '3e8hts7n9do1', '瑞凡', NULL, '计枫', '13417352247', 'vzufnibnuhd@live.com', NULL, '1', '1995-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (19, 'b34feue0x', '萍萍', NULL, '伍英华', '13628754425', 'b34feue0x@gmail.com', NULL, '3', '2005-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (20, 'sdyk2u501qis', '蕊蕊', NULL, '周冰爽', '13161154156', 'yz0daw@263.net', NULL, '1', '1985-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
  • 模板查看
python bin/datax.py -r mysqlreader -w streamwriter
  • vim job/mysql-local.json
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel":1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "root",
                        "connection": [
                            {
                                "querySql": [
                                    "select db_id,on_line_flag from db_info where db_id < 10;"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": true,
                        "encoding": "UTF-8"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}
  • 执行
./bin/datax.py job/mysql-local.json

环境篇：数据同步工具DataX 环境篇：数据同步工具DataX

写在最后，官网例子相当的全，请参考各数据源读写的doc


以上所述就是小编给大家介绍的《环境篇：数据同步工具DataX》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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