DataX

梦里梦外; 2022-11-07 11:53 181阅读 0赞

# DataX的环境搭建以及简单测试 #

# 什么是DataX #

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。  
（这是一个单机多任务的ETL工具）

![efb8d325dc7f3e633cbb996e35a8dcd1.png][]

##    下载地址：[http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz][http_datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com_datax.tar.gz] ##

### 一、前置条件 ###

JDK(1.8以上，推荐1.8)  
　　Python(推荐Python2.6.X)  
　　Apache Maven 3.x (Compile DataX)  
查看自有版本是否符合要求（下面附上安装链接）  
**JDK版本查看**

java -version

**Python版本查看（通常虚拟机自带版本2.x）**

python --version

**Maven版本查看**

mvn -v

### 安装链接 ###

安装JDK：https://blog.csdn.net/qq\_32786873/article/details/78749384  
安装python：https://www.cnblogs.com/MWCloud/p/11354591.html  
安装maven：https://www.howtoing.com/install-apache-maven-on-centos-7

### **二、开始安装** ###

1.下载DataX安装包：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md  
2.用Xftp将安装包传输至 usr/local 目录下  
3.解压

tar -zxvf datax.tar.gz

4.进入datax的bin目录下，自检脚本

cd /usr/local/datax/bin
    python datax.py ../job/job.json

出现以下界面，则表示DataX安装成功

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbmdjdg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 安装失败 #

**第一个错误：命令提示符界面出现出现乱码。**

解决方法：

可以在cmd中输入： CHCP 65001 （切换为UTP8编码-65001 (UTF-8)），然后进行后续操作。

**第二个错误：print的问题**

File "datax.py", line 114
        print readerRef
              ^
    SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(readerRef)?

python版本错误，把高版本的python切换至2.6或2.7

2.7下载地址: [https://www.python.org/ftp/python/2.7/python-2.7.amd64.msi][https_www.python.org_ftp_python_2.7_python-2.7.amd64.msi]

**第三个问题：连接mysql**

2020-10-28 08:02:46.914 [job-0] WARN  DBUtil - test connection of [jdbc:mysql://localhost:3306/ssm] failed, for Code:[DBUtilErrorCode-10], Description:[连接数据库失败. 请检查您的 账号、密码、数据库名称、IP、Port或者向 DBA 寻求帮助(注意网络 环境).].  -  具体错误信息为：com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLNonTransientConnectionException: Could not create connection to database server..
    2020-10-28 08:02:46.918 [job-0] ERROR RetryUtil - Exception when calling callable, 异常Msg:DataX无法连接对应的数据库，可能原因是：1) 配置的ip/port/database/jdbc错误，无法连接。2) 配置的username/password错误，鉴权失败。请和DBA确认该数据库的 连接信息是否正确。
    java.lang.Exception: DataX无法连接对应的数据库，可能原因是：1) 配置的ip/port/database/jdbc错误，无法连接。2) 配置的username/password错误，鉴权失败。请和DBA确认该数据库的连接信息是否正确。
            at com.alibaba.datax.plugin.rdbms.util.DBUtil$2.call(DBUtil.java:71) ~[plugin-rdbms-util-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]
            at com.alibaba.datax.plugin.rdbms.util.DBUtil$2.call(DBUtil.java:51) ~[plugin-rdbms-util-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]
            at com.alibaba.datax.common.util.RetryUtil$Retry.call(RetryUtil.java:164) ~[datax-common-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]
            at com.alibaba.datax.common.util.RetryUtil$Retry.doRetry(RetryUtil.java:111) ~[datax-common-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

解决方法：

查看MySQL驱动包  
把mysql-connector-java-5.1.34.jar 修改为  
mysql-connector-java-8.0.18.jar  
添加?serverTimezone=UTC

jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ssm?serverTimezone=UTC

完美结果：

020-10-28 08:19:36.780 [job-0] INFO  OriginalConfPretreatmentUtil - Available jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/ssm?serverTimezone=UTC&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true.
    2020-10-28 08:19:36.836 [job-0] INFO  OriginalConfPretreatmentUtil - table:[menu] has columns:[id,name,pid].
    2020-10-28 08:19:36.900 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do prepare ...
    2020-10-28 08:19:36.900 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [mysqlreader] do prepare work .
    2020-10-28 08:19:36.902 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [streamwriter] do prepare work .
    2020-10-28 08:19:36.906 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do split ...
    2020-10-28 08:19:36.907 [job-0] INFO  JobContainer - Job set Channel-Number to 3 channels.
    2020-10-28 08:19:36.936 [job-0] INFO  SingleTableSplitUtil - split pk [sql=SELECT MIN(id),MAX(id) FROM menu] is running...

**第四个错误 mysql2mysql**

首先也要更新驱动

2020-10-28 09:59:52.876 [job-0] ERROR RetryUtil - Exception when calling callable, 即将尝试执行第1次重试.本次重试计划等待[1000]ms,实际等待[1001]ms, 异常Msg:[Code:[DBUtilErrorCode-10], Description:[连接数据库失败. 请检查您的 账号、密码、数据库名称、IP、Port或者向 DBA 寻求帮助(注意网络环境).].  -  具体错误信息为：java.sql.SQLException: No suitable driver found for ["jdbc:mysql://localhost:3306/ssm?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=gbk"]&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true]

把

"jdbcUrl": [
    			    "jdbc:mysql://localhost:3306/ssm?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
    			]

修改为

"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/ssm?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8"

# 测试：利用DataX同步数据 #

配置测试样例：下面我们配置一组 从mysql数据库到另一个mysql数据库。

### 第一步创建作业的配置文件(json格式) ###

可以参考：[https://github.com/alibaba/DataX][https_github.com_alibaba_DataX] 自行配置

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

**根据配置模板填写相关选项**  
根据模板配置json文件(mysql2mysql.json)如下：

{
        "job": {
            "content": [
                {
                      "reader": {
                        "name": "mysqlreader",
                        "parameter": {
                        "column": ["id","name"],
                        "connection": [
                                {
                                    "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.155.56:3306/test"],
                                    "table": ["test"]
                                }
                            ],
    	    			   "username": "root",
                            "password": "123456",
                        }
                    },
                    "writer": {
                         "name": "mysqlwriter",
                         "parameter": {
                         "column": ["id","name","age"],
                         "connection": [
                                {
                                    
                                    "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.155.58/test",
                                    "table": ["YOUR_TABLE"]
                                }
                            ],
                           "username": "root",
                            "password": "123456",
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
                "speed": {
                    "channel": 1
                }
            }
        }
    }

### 第二步、启动DataX ###

启动之前的数据库：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 启动 ##

cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
    python datax.py ../job/mysql2mysql.json

同步结束，显示日志如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

再来看一下我们的数据库：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

## 至此，mysql到mysql的数据传输已经完成。 ##

# #

## 一、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。

此前已经开源DataX1.0版本，此次介绍为阿里云开源全新版本DataX3.0，有了更多更强大的功能和更好的使用体验。Github主页地址：[https://github.com/alibaba/DataX][https_github.com_alibaba_DataX 1]

## 二、DataX3.0框架设计 ##

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。

![95a65d031703657372f6783c4494f7df.png][]

*  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。

## 三. DataX3.0插件体系 ##

DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图，详情请点击：[DataX数据源参考指南][https_github.com_alibaba_DataX 1]

![1c12cbd7f2799b177da40ff1b2ce8d11.png][]

## 四、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各个模块相互关系。

![eb146e7d79e854781f8ca2f72c7bc8b5.png][]

![Image 1][]

核心模块介绍：

*  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。
 *  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。
 *  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。
 *  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。
 *  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

### 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：

*  DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。
 *  根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
 *  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。

## 五、DataX 3.0六大核心优势 ##

### 可靠的数据质量监控 ###

1.  完美解决数据传输个别类型失真问题  
    DataX旧版对于部分数据类型(比如时间戳)传输一直存在毫秒阶段等数据失真情况，新版本DataX3.0已经做到支持所有的强数据类型，每一种插件都有自己的数据类型转换策略，让数据可以完整无损的传输到目的端。
2.  提供作业全链路的流量、数据量运行时监控  
    DataX3.0运行过程中可以将作业本身状态、数据流量、数据速度、执行进度等信息进行全面的展示，让用户可以实时了解作业状态。并可在作业执行过程中智能判断源端和目的端的速度对比情况，给予用户更多性能排查信息。
3.  提供脏数据探测  
    在大量数据的传输过程中，必定会由于各种原因导致很多数据传输报错(比如类型转换错误)，这种数据DataX认为就是脏数据。DataX目前可以实现脏数据精确过滤、识别、采集、展示，为用户提供多种的脏数据处理模式，让用户准确把控数据质量大关！

### 丰富的数据转换功能 ###

DataX作为一个服务于大数据的ETL工具，除了提供数据快照搬迁功能之外，还提供了丰富数据转换的功能，让数据在传输过程中可以轻松完成数据脱敏，补全，过滤等数据转换功能，另外还提供了自动groovy函数，让用户自定义转换函数。详情请看DataX3的transformer详细介绍。

### 精准的速度控制 ###

还在为同步过程对在线存储压力影响而担心吗？新版本DataX3.0提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制你的作业速度，让你的作业在库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。

"speed": {
       "channel": 8,    ----并发数限速（根据自己CPU合理控制并发数）
       "byte": 524288,  ----字节流限速（根据自己的磁盘和网络合理控制字节数）
       "record": 10000  ----记录流限速（根据数据合理空行数）
    }

### 强劲的同步性能 ###

DataX3.0每一种读插件都有一种或多种切分策略，都能将作业合理切分成多个Task并行执行，单机多线程执行模型可以让DataX速度随并发成线性增长。在源端和目的端性能都足够的情况下，单个作业一定可以打满网卡。另外，DataX团队对所有的已经接入的插件都做了极致的性能优化，并且做了完整的性能测试。性能测试相关详情可以参照每单个数据源的详细介绍：[DataX数据源指南][DataX]

### 健壮的容错机制 ###

DataX作业是极易受外部因素的干扰，网络闪断、数据源不稳定等因素很容易让同步到一半的作业报错停止。因此稳定性是DataX的基本要求，在DataX 3.0的设计中，重点完善了框架和插件的稳定性。目前DataX3.0可以做到线程级别、进程级别(暂时未开放)、作业级别多层次局部/全局的重试，保证用户的作业稳定运行。  
线程内部重试

DataX的核心插件都经过团队的全盘review，不同的网络交互方式都有不同的重试策略。

### 线程级别重试 ###

目前DataX已经可以实现TaskFailover，针对于中间失败的Task，DataX框架可以做到整个Task级别的重新调度。

### 极简的使用体验 ###

下载即可用，支持linux和windows，只需要按照模板填相应的参数即可

DataX3.0安装过程：[https://blog.csdn.net/u014646662/article/details/82748055][https_blog.csdn.net_u014646662_article_details_82748055]

DataX3.0 Oracle导入Oracle：[https://blog.csdn.net/u014646662/article/details/82777966][https_blog.csdn.net_u014646662_article_details_82777966]

DataX3.0 MySQL导入MySQL：[https://blog.csdn.net/u014646662/article/details/82778067][https_blog.csdn.net_u014646662_article_details_82778067]

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参考资料来源：CSDN博主「yandao」 https://blog.csdn.net/yandao/article/details/109325035

参考资料来源：CSDN博主「Titanium\_LL」 https://blog.csdn.net/Titanium\_LL/article/details/100859499

参考资料来源：简书 香山上的麻雀 https://www.jianshu.com/p/f5f0dc99d5ab

[efb8d325dc7f3e633cbb996e35a8dcd1.png]: /images/20221023/42f94e2bd58848e791c2ce0ba697a476.png
[http_datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com_datax.tar.gz]: https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fdatax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com%2Fdatax.tar.gz
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbmdjdg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221023/40490825f79740fda538aa36b85cf55c.png
[https_www.python.org_ftp_python_2.7_python-2.7.amd64.msi]: https://www.python.org/ftp/python/2.7/python-2.7.amd64.msi
[https_github.com_alibaba_DataX]: https://github.com/alibaba/DataX
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221023/893ec55e7a81436aaf47ad501d964f3c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221023/f4871f04d51f48368f6f9664c19b91f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221023/576919ee423a4d7ba816373afc735bdd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RpdGFuaXVtX0xM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221023/5e60d9914b6e40f3ba876d829a98933f.png
[https_github.com_alibaba_DataX 1]: https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Falibaba%2FDataX
[95a65d031703657372f6783c4494f7df.png]: /images/20221023/9ebf77e6cda14ca489b15de891858fa1.png
[1c12cbd7f2799b177da40ff1b2ce8d11.png]: /images/20221023/b0aa8070992d4dcca2d45425200d68fc.png
[eb146e7d79e854781f8ca2f72c7bc8b5.png]: /images/20221023/ed84e3c0aaff42758be7a6ed533b475a.png
[Image 1]: 
[DataX]: https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Falibaba%2FDataX%2Fwiki%2FDataX-all-data-channels
[https_blog.csdn.net_u014646662_article_details_82748055]: https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fu014646662%2Farticle%2Fdetails%2F82748055
[https_blog.csdn.net_u014646662_article_details_82777966]: https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fu014646662%2Farticle%2Fdetails%2F82777966
[https_blog.csdn.net_u014646662_article_details_82778067]: https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fu014646662%2Farticle%2Fdetails%2F82778067