摘要: 概述 DataX 是阿里巴巴集團內被普遍使用的離線數據同步工具/平臺,實現包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各類異構數據源之間高效的數據同步功能。python
概述
DataX 是阿里巴巴集團內被普遍使用的離線數據同步工具/平臺,實現包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各類異構數據源之間高效的數據同步功能。mysql
DataX自己做爲數據同步框架,將不一樣數據源的同步抽象爲從源頭數據源讀取數據的Reader插件,以及向目標端寫入數據的Writer插件,理論上DataX框架能夠支持任意數據源類型的數據同步工做。同時DataX插件體系做爲一套生態系統, 每接入一套新數據源該新加入的數據源便可實現和現有的數據源互通。git
離線數據同步在大數據分析,數據備份,數據同步等應用場景中都會被用到,因此本文特別介紹阿里開源的這款神器:DataX!github
準備工做
環境準備:Linux服務器一臺,安裝有JDK8,maven和python 2.6+;sql
下載源碼:https://github.com/alibaba/Da...json
解壓後編譯源碼:mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true服務器
出現如下信息,表示編譯成功(編譯時間稍長,因爲DataX支持的數據源不少,對應的依賴包也比較多,因此可能須要20min左右編譯時間,具體視下載速度和機器性能而定):框架
常見錯誤:maven
在第3步可能會出現沒法編譯tablestore-streamclient的錯誤,請到https://mvnrepository.com/art... 下載相應的包並放到maven相應路徑下;工具
工具使用
成功編譯DataX後,在cd target/datax/datax/目錄下就會生成可執行文件,咱們就能夠來使用DataX同步各類格式的離線數據(具體看參考:https://github.com/alibaba/Da...),以下:
不在這個表格中的數據源格式你能夠經過自定義插件編寫,具體編碼可參考:https://github.com/alibaba/Da...
好比咱們實現一個最簡單的任務,將JSON格式化數據輸出到控制檯:
切換目錄:cd target/datax/datax/bin,好比在咱們的192.168.1.63的服務器,切換到目錄:/home/data-transfer/datax/target/datax/datax/bin
查看配置格式命令:python datax.py -r streamreader -w streamwriter
編寫配置文件,stream2stream.json文件以下:
1{
2 "job": {
3 "content": [
4 {
5 "reader": {
6 "name": "streamreader",
7 "parameter": {
8 "sliceRecordCount": 10,
9 "column": [
10 {
11 "type": "long",
12 "value": "10"
13 },
14 {
15 "type": "string",
16 "value": "hello,你好,世界-DataX"
17 }
18 ]
19 }
20 },
21 "writer": {
22 "name": "streamwriter",
23 "parameter": {
24 "encoding": "UTF-8",
25 "print": true
26 }
27 }
28 }
29 ],
30 "setting": {
31 "speed": {
32 "channel": 5
33 }
34 }
35 }
36}
運行腳本:python datax.py ./stream2stream.json,執行後控制檯輸出:
再好比mysql到mysql的離線數據同步,可以使用:
python datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter 獲取配置文件模板;
更多的writer可參看plugins目錄下的writer文件夾(官方默認包含的Writer,支持自定義可擴展):
更多的reader可參看plugins目錄下的reader文件夾(官方默認包含的Reader,支持自定義可擴展):
注:若是要使用離線增量同步數據,可指定配置文件中的where過濾;