DataX实现mysql全量数据同步到hdfs

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-09-24 13:51 17阅读 0赞

**目录**

一：什么是DataX

1.1 DataX的概述：

1.2 DataX的设计：

1.3 支持的数据库

1.4 框架设计：

1.5 运行原理：

1.6 与 Sqoop 的对比

二：安装DataX

三： 使用DataX实现mysql全量数据同步至hdfs

3.1 查看官方模板

3.2 数据准备

3.3 编写配置文件

3.4 执行任务

3.5 检查数据

--------------------

# 一：什么是DataX #

## 1.1 DataX的概述： ##

> DataX  是阿里巴巴开源的一个**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。

## 1.2 DataX的设计： ##

> 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。

![650ef5b875b2465a8b39f5c4bf88fa71.png][]

## 1.3 支持的数据库 ##

![91f8f2191e7442779ae017f2141d812d.png][]

## 1.4 框架设计： ##

![e105fd6ad7674f3dbb488b548857fabf.png][]

>  *  Reader：数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。 
>  *  Writer：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：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。

## 1.5 运行原理： ##

![97e9a46885544b9b9839869ce837a876.png][]

>  *  Job：单个作业的管理节点，负责数据清理、子任务划分、TaskGroup监控管理。 
>  *  Task：由Job切分而来，是DataX作业的最小单元，每个Task负责一部分数据的同步工作。 
>  *  Schedule：将Task组成TaskGroup，**单个TaskGroup的并发数量为5**。 
>  *  TaskGroup：负责启动Task。

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 。

## **1.6 与 Sqoop 的对比** ##

![db94d45d49d1499e8d333ee1b9c4e96b.png][]

# 二：安装DataX #

> 1 ）将下载好的  datax.tar.gz  上传到  hadoop102  的 /opt/software 
> 
> 2 ）解压  datax.tar.gz  到 /opt/module 
> 
>     [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf datax.tar.gz -C /opt/module/
> 
> 3 ）运行自检脚本 
> 
>     [atguigu@hadoop102 bin]$ cd /opt/module/datax/bin/
>     [atguigu@hadoop102 bin]$ python datax.py /opt/module/datax/job/job.json

# ![6a269da944c74a63bf8b7a326c19f38c.png][] #

> 出现以上内容说明安装成功。

# 三： 使用DataX实现mysql全量数据同步至hdfs #

## 3.1 查看官方模板 ##

[atguigu@hadoop102 ~]$ python /opt/module/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter

模板如下：

{
        "job":{
            "content":[
                {
                    "reader":{
                        "name":"mysqlreader",
                        "parameter":{
                            "column":[
    
                            ],
                            "connection":[
                                {
                                    "jdbcUrl":[
    
                                    ],
                                    "table":[
    
                                    ]
                                }
                            ],
                            "password":"",
                            "username":"",
                            "where":""
                        }
                    },
                    "writer":{
                        "name":"hdfswriter",
                        "parameter":{
                            "column":[
    
                            ],
                            "compress":"",
                            "defaultFS":"",
                            "fieldDelimiter":"",
                            "fileName":"",
                            "fileType":"",
                            "path":"",
                            "writeMode":""
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting":{
                "speed":{
                    "channel":""
                }
            }
        }
    }

模板解析如下：

（1）mysqlreader参数解析

![98380cfb07904f51b4e15b85cedc2b9a.png][]

（2）hdfswriter参数解析

![1549e0e803cc4cd487e801ef2e190f5d.png][]

## 3.2 数据准备 ##

（自己可以生成一张表，以用测试）

1 ）创建  student  表

mysql> create database datax;
    mysql> use datax;
    mysql> create table student(id int,name varchar(20));

2 ）插入数据

mysql> insert into student values(1001,'zhangsan'),(1002,'lisi'),(1003,'wangwu');

## **3.3 编写配置文件** ##

[atguigu@hadoop102 datax]$ vim /opt/module/datax/job/mysql2hdfs.json

配置文件如下：

{
        "job":{
            "content":[
                {
                    "reader":{
                        "name":"mysqlreader",
                        "parameter":{
                            "column":[
                                "id",
                                "name"
                            ],
                            "connection":[
                                {
                                    "jdbcUrl":[
                                        "jdbc:mysql://hadoop102:3306/datax"
                                    ],
                                    "table":[
                                        "student"
                                    ]
                                }
                            ],
                            "username":"root",
                            "password":"000000"
                        }
                    },
                    "writer":{
                        "name":"hdfswriter",
                        "parameter":{
                            "column":[
                                {
                                    "name":"id",
                                    "type":"int"
                                },
                                {
                                    "name":"name",
                                    "type":"string"
                                }
                            ],
                            "defaultFS":"hdfs://hadoop102:9000",
                            "fieldDelimiter":"\t",
                            "fileName":"student.txt",
                            "fileType":"text",
                            "path":"/",
                            "writeMode":"append"
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting":{
                "speed":{
                    "channel":"1"
                }
            }
        }
    }

## 3.4 执行任务 ##

[atguigu@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/mysql2hdfs.json
    2019-05-17 16:02:16.581 [job-0] INFO JobContainer -
    任务启动时刻 : 2019-05-17 16:02:04
    任务结束时刻 : 2019-05-17 16:02:16
    任务总计耗时 : 12s
    任务平均流量 : 3B/s
    记录写入速度 : 0rec/s
    读出记录总数 : 3
    读写失败总数 : 0

## 3.5 检查数据 ##

打开hdfs的web端，查看数据是否生成

![cf629ef24d82411a9380a1c7ac906b32.png][]

这样，就同步完成了。

[650ef5b875b2465a8b39f5c4bf88fa71.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/650ef5b875b2465a8b39f5c4bf88fa71.png
[91f8f2191e7442779ae017f2141d812d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/91f8f2191e7442779ae017f2141d812d.png
[e105fd6ad7674f3dbb488b548857fabf.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/e105fd6ad7674f3dbb488b548857fabf.png
[97e9a46885544b9b9839869ce837a876.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/97e9a46885544b9b9839869ce837a876.png
[db94d45d49d1499e8d333ee1b9c4e96b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/db94d45d49d1499e8d333ee1b9c4e96b.png
[6a269da944c74a63bf8b7a326c19f38c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/6a269da944c74a63bf8b7a326c19f38c.png
[98380cfb07904f51b4e15b85cedc2b9a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/98380cfb07904f51b4e15b85cedc2b9a.png
[1549e0e803cc4cd487e801ef2e190f5d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1549e0e803cc4cd487e801ef2e190f5d.png
[cf629ef24d82411a9380a1c7ac906b32.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/cf629ef24d82411a9380a1c7ac906b32.png