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2023-03-10
目录

DataX

# 概述

DataX (opens new window) 是阿里云开源的数据源离线同步工具，到目前为止支持主流的 RDBMS、NOSQL、阿里云中间件、数仓等组件。

DataX 将网状图变为了星型图，也就是说，数据源只需要跟 DataX 对接即可。

DataX 采用 framework + plugin 架构构建，将数据源抽象为 reader + writer 插件。

DataX 会将一个任务拆分为多个 Task，然后调度会调度 Task 的并发数量进行数据同步。

举例来说，用户提交了一个 DataX 作业，并且配置了总的并发度为 20，目的是对一个有 100 张分表的 mysql 数据源进行同步。DataX 的调度决策思路是：

  • DataX Job 根据分库分表切分策略，将同步工作分成 100 个 Task。
  • 根据配置的总的并发度 20，以及每个 Task Group 的并发度 5，DataX 计算共需要分配 4 个 TaskGroup。
  • 4 个 TaskGroup 平分 100 个 Task，每一个 TaskGroup 负责运行 25 个 Task。

# 部署

  • datax 下载地址 (opens new window)，解压。

  • 自检：python /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/job.json，出现类似内容则表示成功：

    ……
2021-10-12 21:51:12.335 [job-0] INFO  JobContainer -
任务启动时刻                    : 2021-10-12 21:51:02
任务结束时刻                    : 2021-10-12 21:51:12
任务总计耗时                    :                 10s
任务平均流量                    :          253.91KB/s
记录写入速度                    :          10000rec/s
读出记录总数                    :              100000
读写失败总数                    :                   0

  • 其他方式 (opens new window)。

# 使用

# 配置文件

使用十分简单，只需要指定配置的 json 文件即可：python bin/datax.py path/to/your/job.json。

json 模板如下：

reader 和 writer 可参考官方文档 (opens new window)。

# 同步 MySQL 到 HDFS

# TableMode

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "region_id",
                            "area_code",
                            "iso_code",
                            "iso_3166_2"
                        ],
                        "where": "id>=3",
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall"
                                ],
                                "table": [
                                    "base_province"
                                ]
                            }
                        ],
                        "password": "000000",
                        "splitPk": "",
                        "username": "root"
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "bigint"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "region_id",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "area_code",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "iso_code",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "iso_3166_2",
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "compress": "gzip",
                        "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "fileName": "base_province",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/base_province",
                        "writeMode": "append"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        }
    }
}

HFDS Writer 并未提供 nullFormat 参数：也就是用户并不能自定义 null 值写到 HFDS 文件中的存储格式。

默认情况下，HFDS Writer 会将 null 值存储为空字符串 ''，而Hive默认的null值存储格式为 \N。所以后期将 DataX 同步的文件导入 Hive 表就会出现问题。

可以修改 DataX 源码 (opens new window)，也可以在 Hive 建表时将 null 存储为 ''：

DROP TABLE IF EXISTS base_province;
CREATE EXTERNAL TABLE base_province
(
    `id`         STRING COMMENT '编号',
    `name`       STRING COMMENT '省份名称',
    `region_id`  STRING COMMENT '地区ID',
    `area_code`  STRING COMMENT '地区编码',
    `iso_code`   STRING COMMENT '旧版ISO-3166-2编码，供可视化使用',
    `iso_3166_2` STRING COMMENT '新版IOS-3166-2编码，供可视化使用'
) COMMENT '省份表'
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
    LOCATION '/base_province/';
  • DataX 向 HDFS 同步数据之前，需要确保路径存在：hadoop fs -mkdir /base_province。
  • 在 datax 目录下执行：python bin/datax.py job/sync.json。

# QuerySQLMode

类似 TableMode：

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall"
                                ],
                                "querySql": [
                                    "select id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2 from base_province where id>=3"
                                ]
                            }
                        ],
                        "password": "000000",
                        "username": "root"
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "bigint"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "region_id",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "area_code",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "iso_code",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "iso_3166_2",
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "compress": "gzip",
                        "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "fileName": "base_province",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/base_province",
                        "writeMode": "append"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        }
    }
}

# DataX 接收参数

离线数据应该每日定时执行，即路径不固定，所以 DataX 需要接收参数执行：

  • 配置文件：

    {
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall"
                                ],
                                "querySql": [
                                    "select id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2 from base_province where id>=3"
                                ]
                            }
                        ],
                        "password": "000000",
                        "username": "root"
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "bigint"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "region_id",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "area_code",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "iso_code",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "iso_3166_2",
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "compress": "gzip",
                        "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "fileName": "base_province",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/base_province/${dt}",
                        "writeMode": "append"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        }
    }
}

  • 提交任务使用 -p"-Dparam=value"：python bin/datax.py -p"-Ddt=2020-06-14" job/base_province.json。

# 同步 HDFS 到 MySQL

配置文件：

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                        "path": "/base_province",
                        "column": [
                            "*"
                        ],
                        "fileType": "text",
                        "compress": "gzip",
                        "encoding": "UTF-8",
                        "nullFormat": "\\N",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "000000",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "test_province"
                                ],
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
                            }
                        ],
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "region_id",
                            "area_code",
                            "iso_code",
                            "iso_3166_2"
                        ],
                        "writeMode": "replace"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        }
    }
}

# 优化

速度

DataX3.0 提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制你的作业速度，让你的作业在数据库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。

参数 说明
job.setting.speed.channel 并发数
job.setting.speed.record 总 record 限速
job.setting.speed.byte 总 byte 限速
core.transport.channel.speed.record 单个 channel 的 record 限速，默认值为10000（10000条/s）
core.transport.channel.speed.byte 单个 channel 的 byte 限速，默认值1024*1024（1M/s）

  • 若配置了总 record 限速，则必须配置单个 channel 的 record 限速。

  • 若配置了总 byte 限速，则必须配置单个 channel 的 byte 限速。

  • 若配置了总 record 限速和总byte限速，channel 并发数参数就会失效。因为配置了总 record 限速和总 byte 限速之后，实际 channel 并发数是通过计算得到的：

    min(总 byte 限速 / 单个 channel 的 byte 限速，总 record 限速 / 单个 channel 的 record 限速)

案例：

{
    "core": {
        "transport": {
            "channel": {
                "speed": {
                    "byte": 1048576 //单个 channel byte 限速1M/s
                }
            }
        }
    },
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "byte" : 5242880 //总 byte 限速5M/s
            }
        },
        ...
    }
}

内存

当提升 DataX Job 内 Channel 并发数时，内存的占用会显著增加，因为 DataX 作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。

例如 Channel 中会有一个 Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分 Reader 和 Writer 的中，也会存在一些 Buffer，为了防止 OOM 等错误，需调大 JVM 的堆内存。

建议将内存设置为 4G 或者 8G，这个也可以根据实际情况来调整。

调整 JVM xms xmx 参数的两种方式：

  • 直接更改 datax.py 脚本。
  • 在启动的时候，加上对应的参数，如下：python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" /path/to/your/job.json。

# 插件开发

详情查看官方文档 (opens new window)。

上次更新: 2024/11/02, 21:39:49
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