DataX 3.0 安装和使用

系统管理员 2023-10-06 19:14 11阅读 0赞

#### 一、DataX3.0概述 ####

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

1、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。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5LiN56ev6Les5q2l77yM5peg5Lul6Ie05Y2D6YeM_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

##### 1.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。

##### 2.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]

#### 二、DataX3.0框架设计 ####

![在这里插入图片描述][3b7a068eaae840169dfeea03b870a30f.png]  
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。

#### 三、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。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5LiN56ev6Les5q2l77yM5peg5Lul6Ie05Y2D6YeM_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

###### 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

###### 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。

#### 四 Datax安装和部署 ####

###### datax运行环境要求 ######

Linux  
JDK(1.8以上，推荐1.8)  
Python(推荐Python2.6.X)  
Apache Maven 3.x (Compile DataX)

\*\* 安装Apache Maven 3.x\*\*

1、从官网下载系统对应压缩包（注意：Binary tar包适用于unix系统；Source tar包适用于windows系统）

2、安装 - 官方参考文档  
　　官网下载的包也是免编译安装的，只要配置环境变量就行。这里我只翻译unix系统下的设置方法，window类似。

vi /etc/profile

#maven
    export MAVEN_HOME=/usr/local/work/maven/apache-maven-3.8.2
    export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin

使命令生效
    source /etc/profile

###### **安装Datax** ######

1.下载

wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz

2、解压

tar -zxvf   datax.tar.gz

datax解压缩成功了，开始自检，进入datax/bin目录，开始自检

python datax.py ../job/job.json

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参考：  
[https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md][https_github.com_alibaba_DataX_blob_master_introduction.md]

[http_datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com_datax.tar.gz]: http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5LiN56ev6Les5q2l77yM5peg5Lul6Ie05Y2D6YeM_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/7e7ec49724794b75b8c82d73cd999219.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5LiN56ev6Les5q2l77yM5peg5Lul6Ie05Y2D6YeM,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[https_github.com_alibaba_DataX]: https://github.com/alibaba/DataX
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[https_github.com_alibaba_DataX_blob_master_introduction.md]: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md