千萬級數據遷移工具DataX實踐和geom類型擴展

DataX快速入門參考

> 官方https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.mdjava

環境要求

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

打包

mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=truemysql

本地idea調用

> D:\pm\DataX\datax-core\src\main\job爲測試腳本文件夾
一、job.json 爲經過streamreader生成模擬數據,streamwriter用於輸出
二、job_mysql_read_to_print.json 經過查詢mysql數據,streamwriter用於輸出
三、job_postgresql_to_mysql_read_write.json 經過查詢postgresql數據,寫入mysql
四、job_postgresql_to_postgresql_read_write.json 經過查詢postgresql數據,寫入postgresql
五、job_postgresql_to_postgresql_read_write_geom.json 經過查詢postgresql數據,包含地理空間geometry類型數據,寫入postgresqllinux

數據包含geometry遷移

> DataX自己不知足遷移地理空間geometry類型數據遷移git

  • geometry類型數據遷移請移步 geometry
  • 在idea的Teminal執行如下腳本
D:\pm\DataX\datax-core\target\datax\bin>python datax.py ../job/job.json -m standalone

cd D:\pm\DataX\
python D:\pm\DataX\datax-core\target\datax\bin\datax.py D:\pm\DataX\datax-core\target\datax\job\job_pg_to_pg_xianzhuangjianzhu_geom_read_write.json -m standalone

linux環境python 安裝

下載

wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/Python-3.8.0.tgzgithub

安裝依賴

yum install gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel -y

解壓

tar -zxvf  Python-3.8.0.tgz

切換目錄

cd Python-3.8.0

編譯安裝

1.釋放編譯文件makefile,這makefile就是用來編譯且安裝的
 ./configure --prefix=/usr/local/soft/python380/          註釋:--prefix  指定軟件的安裝路徑
2.開始編譯  
 make
3.編譯且安裝
 make install

配置環境變量

1.vi /etc/profile   
2.寫在最後      
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/usr/local/soft/python380/bin     
保存退出  :wq!
3.生效
source /etc/profile

若有必要更新pip

pip3 install --upgrade pip

window環境python 安裝

> python以及idea插件安裝請自行百度sql

JDK1.8安裝

yum install java-1.8.0-openjdk\* -y

DataX 使用

方法一

> 下載 http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gzshell

> cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin python datax.py {YOUR_JOB.json}數據庫

> 自檢腳本:
python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.jsonjson

方法二

> 下載DataX源碼,本身編譯

  • (1)、下載DataX源碼: > git clone git@github.com:alibaba/DataX.git
  • 經過maven打包: > $ cd {DataX_source_code_home} $ mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true
    打包成功後的DataX包位於 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/
  • 第二步:啓動DataX > $ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
    $ python datax.py ./stream2stream.json

問題

字段類型問題

> postgresql "geom" "public"."geometry"
由於DataX 不支持數據庫讀取這種字段類型. 字段名:[geom], 字段名稱:[1111], 字段Java類型:[java.lang.Object]. 請嘗試使用數據庫函數將其轉換datax支持的類型 或者不一樣步該字段
由於DataX 不支持數據庫寫入這種字段類型. 字段名:[geom], 字段類型:[1111], 字段Java類型:[geometry]. 請修改表中該字段的類型或者不一樣步該字段

> 您的配置文件中的列配置信息有誤. 由於DataX 不支持數據庫讀取這種字段類型. 字段名:[%s], 字段名稱:[%s], 字段Java類型:[%s]. 請嘗試使用數據庫函數將其轉換datax支持的類型 或者不一樣步該字段 .

  • geometry類型數據遷移請移步 geometry

##效果對比

  • 經過DataX本地運行,遷移postgresql 包含geometry空間類型數據1088270條,用時1111s

通道數量 : 8
任務啓動時刻 : 2019-12-09 12:52:02 任務結束時刻 : 2019-12-09 13:10:34 任務總計耗時 : 1111s 任務平均流量 : 517.35KB/s 記錄寫入速度 : 980rec/s 讀出記錄總數 : 1088270 讀寫失敗總數 : 0

  • 經過Navacat複製數據表,遷移postgresql 包含geometry空間類型數據1088270條,用時1917.623s

geometry類型數據遷移

  • geometry類型數據遷移請移步 geometry geometry

> 本文由做者pm1024:JAVA實驗手冊 發佈,交流:583284584!

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