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wzjs 2025/8/23 9:31:18

ps酒店网站模板,seo销售是做什么的,营销型网站建设规划书,房产机构网站建设官方仓库： https://github.com/alibaba/DataX?tabreadme-ov-file 1. 介绍 1.1. 基本介绍： DadaX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本（异构数据同步、离线数据同步工具 / 平台）。主要抽象为 Reader 和 Writer 插件&#…

官方仓库：

https://github.com/alibaba/DataX?tab=readme-ov-file

1. 介绍

1.1. 基本介绍：

DadaX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本（异构数据同步、离线数据同步工具 / 平台）。主要抽象为 Reader 和 Writer 插件，管理源数据和目标数据的读和写。

1.2. DataX 3.0 框架（插件式、Reader、writer ）：

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。目前支持单机多线程的模式完成同步作业任务。

1.2.1. 官方例子：

单个 Job 可以分为多个 task，一个 TaskGroup 可以按设置的并发度执行任务。

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。
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
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。
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。
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。

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。
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。
根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。

数据来源多、封装成网页平台（数据平台）优先选择 DataX (单进程多线程、日志完善)

1.3. 安装使用

由于 datax 依赖于 java 1.8 及以上，和 python 2 （3）均可以，需要提前安装 JDK 和 Conda 环境。
datax 安装：直接下载 DataX工具包：DataX下载地址下载后解压至本地某个目录，进入bin目录，即可运行同步作业：

$ cd  {YOUR_DATAX_HOME}/bin
$ python datax.py {YOUR_JOB.json}
# 自检脚本：    
$ python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json

2. 案例 Demo

2.1. Stream To Stream Demo

可以在datax目录下使用 bin/datax.py -r YOURreader -w YOURwriter查看当前组合的 json 配置模板。

书写配置文件，将配置文件放入 datax/job路径下，执行python bin/datax.py job/demo.json命令。

{"job": {"content": [{"reader": {"name": "streamreader","parameter": {"column": [{"type": "string","value": "xy"},{"type": "string","value": "25"}],"sliceRecordCount": "10"}},"writer": {"name": "streamwriter","parameter": {"encoding": "UTF-8","print": true}}}],"setting": {"speed": {"channel": "1"}}}
}

2.2. 从 Mysql 读取数据存放到 HDFS

HDFS 是为大数据而生的分布式文件系统，具备高容错、高吞吐、强扩展性，适合存储海量的结构化和非结构化数据

mysqlreader 参数解析：

hdfswrite 参数解析：

其参数配置如下：

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

如何链路中有部分线程的内容失败，datax 会回滚部分成功的数据。

2.2.1. Mysql (准备) 建库建表

$ mysql -uroot -p
create database datax;
use datax;
create table student(id int, name varchar(20));
// 插入数据
insert into student values(1001,'zhangsan'),(1002,'lisi'),(1003,'wangwu');

2.2.2. hdfs 准备

安装 hdfs 需要前置准备 Java 8+。
下载并解压 Hadoop：

wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.4.1/hadoop-3.4.1.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.4.1.tar.gz -C ~ # 解压到根路径下
cd hadoop-3.4.1

配置环境变量：

vim ~/.bashrc
# 加入以下内容：
export HADOOP_HOME=你的路径/hadoop-3.4.1
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATHsource ~/.bashrc

配置 HDFS , 进入 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/，修改如下文件 :

core-site.xml:

<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property>
</configuration>

hdfs-site.xml:

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value>  <!-- 单节点设为 1 --></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///home/YOURUSER/hadoopdata/hdfs/namenode</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///home/YOURUSER/hadoopdata/hdfs/datanode</value></property>
</configuration>

替换 youruser 为当前用户名，并确保创建了对应目录：

mkdir -p ~/hadoopdata/hdfs/namenode
mkdir -p ~/hadoopdata/hdfs/datanode

5. 格式化并启动 HDFS，并验证启动。

# 格式化 HDFS
hdfs namenode -format# 启动 NameNode 和 DataNode
start-dfs.sh# 查看 Java 进程（有 namenode 和 datanode 即成功）
jps# 输出类似：
12345 NameNode
12346 DataNode# 测试命令是否可用：
hdfs dfs -mkdir /demo
hdfs dfs -ls /

6. 测试 JSON，以及测试结果

{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader",  "parameter": {"column": ["id","name"],"connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/datax?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"],"table": ["student"]}],"password": "123456","username": "root"}},"writer": {"name": "hdfswriter","parameter": {"column": [{"name": "id","type": "int"},{"name": "name","type": "string"}],"defaultFS": "hdfs://localhost:9000","fieldDelimiter": "|","fileName": "student.txt","fileType": "text","path": "/","writeMode": "append"}}}],"setting": {"speed": {"channel": "1"}}}
}