DataX数据迁移入门

目录

1. DataX介绍

2. DataX支持的常用数据源类型       

3. 设计理念

4. DataX框架设计

        4.1. Reader 

        4.2. Writer

        4.3. Framework

5. DataX的运行流程

6. DataX与Sqoop对比

7. 部署

8. 配置详解

9. 案例 同步MySql到HDFS

9.1. 整体结构

9.2. mySqlReader

9.2.1. 使用tableMode

9.2.2. 使用QuerySQLMode

9.3. HDFSWriter

9.3.1. 在Hive中建表的时候指定表( NULL DEFINED AS '' )

9.3.2. 修改源码 点击参考

9.4. setting

9.5. 完整配置示例

9.6. 模拟传输

9.6.1. 启动hadoop和Hive创建Hive表

9.6.2. 启动传输任务

9.6.3. 查看数据

9.7. DataX传参

10. DataX参数优化 

10.1. 速度控制

10.2. 内存调整

---

1. DataX介绍

        DataX 是阿里巴巴开源的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               

        源码地址:    点击进入  

        组件地址:    点击下载

2. DataX支持的常用数据源类型       

3. 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。

         对于使用者,只需要学习DataX的数据源配置方式就可以将数据源里面的数据进行传输

4. DataX框架设计

        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

        4.1. Reader 

                数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework

        4.2. Writer

                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

        4.3. Framework

                用于连接reader和writer,作为两者的数据传输通道,并处理缓冲,控流,并发,数据转换等核心技术问题

5. DataX的运行流程

        DataX采集全量数据的原理是通过sql查询的方式获取数据,查询语句会被切割,例如 通过时间查询,按照时间维度将数据切分成多个Task, DataX在传输数据的时候将启动TaskGroup,每个TaskGroup负责一定的并发度运行其所得的Task,单个TaskGroup的并发的固定为5,总TaskGroup数量与配置的总并发度有关:  TaskGroup数量 = 总并发度 / 5 

6. DataX与Sqoop对比

7. 部署

下载DataX安装包到服务器解压并测试运行

python <datax_home>/bin/datax.py <datax_home>/job/job.json

8. 配置详解

        可以使用如下命名查看DataX配置文件模板

python bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter

        配置文件模板如下，json最外层是一个job，job包含setting和content两部分，其中setting用于对整个job进行配置，content用户配置数据源和目的地

Reader和Writer的具体参数可参考官方文档，点击查看

9. 案例 同步MySql到HDFS

9.1. 整体结构

{
	"job": {
		"content": [{
			"reader": {},
			"writer": {}
		}],
		"setting": {
			"speed": {
				"channel": 1
			}
		}
	}
}

9.2. mySqlReader

9.2.1. 使用tableMode

{
	"name": "mysqlreader",                               //Reader名称 , 固定写法
	"parameter": {
		"username": "root",                              //数据库用户密码
		"password": "123456",
		"connection": [{
			"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://node1:3306/gmall"],//数据库jdbc url
			"table": ["tb"]                   //数据库jdbc url
		}],
		"column": ["id", "name", "age"],                 //同步的字段 ["*"]表示所有字段
		"where": "id>=0",                                //while过滤条件
		"splitPk": ""                                    //分片字段,如果没有这个字段,或者值为空,则只有一个Task
	}
}

9.2.2. 使用QuerySQLMode

{
	"name": "mysqlreader",                               //Reader名称 , 固定写法
	"parameter": {
		"username": "root",                              //数据库用户密码
		"password": "123456",
		"connection": [{
			"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://node1:3306/gmall"],//数据库jdbc url
			"table": ["select * from tb"]                //数据库jdbc url
		}]
	}
}

9.3. HDFSWriter

{
	"name": "hdfswriter",                    //Writer名称 , 固定写法
	"parameter": {
		"column": [{                         //列信息,包括列名和类型 类型为Hive表字段类型,目前不支持decimal,binary,arrays,maps,struicts
			"name": "id",
			"type": "bigint"
		}, {
			"name": "name",
			"type": "string"
		}, {
			"name": "age",
			"type": "bigint"
		}],
		"defaultFS": "hdfs://node2:8020",    //HDFS文件系统namenode节点地址,不支持传HA的集群名
		"path": "/mydatax",                  //HDFS文件系统目标路径
		"fileName": "tb",                    //HDFS文件名前缀
		"fileType": "text",                  //HDFS文件类型
		"compress": "gzip",                  //HDFS压缩类型 text文件支持压缩gzip bzip2;  orc文件支持压缩NONE SNAPPY
		"fieldDelimiter": "\t",              //HDFS的分隔符
		"writeMode": "append"                //数据写入的模式 append 追加 ; nonConflict: 若写入目录有同名(前缀相同文件),报错
	}
}

注意:

        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。

解决方法有两种,任意一种都可以

9.3.1. 在Hive中建表的时候指定表( NULL DEFINED AS '' )

9.3.2. 修改源码 点击参考

9.4. setting

{
	"speed": {             //传输速度配置
		"channel": 1       //并发数
	},
	"errorLimit": {        // 容错比例配置
		"record": 1,       //错误条数上限,超出则任务失败
		"percentage": 0.02 //错误比例上限,超出则任务失败
	}
}

9.5. 完整配置示例

{
	"job": {
		"content": [{
			"reader": {
				"name": "mysqlreader",
				"parameter": {
					"username": "root",
					"password": "123456",
					"connection": [{
						"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://node1:3306/yangxp"],
						"table": ["tb"]
					}],
					"column": ["id", "name", "age"],
					"where": "id>=0",
					"splitPk": ""
				}
			},
			"writer": {
				"name": "hdfswriter",
				"parameter": {
					"column": [{
						"name": "id",
						"type": "bigint"
					}, {
						"name": "name",
						"type": "string"
					}, {
						"name": "age",
						"type": "bigint"
					}],
					"defaultFS": "hdfs://node2:8020",
					"path": "/mydatax",
					"fileName": "tb",
					"fileType": "text",
					"compress": "gzip",
					"fieldDelimiter": "\t",
					"writeMode": "append"
				}
			}
		}],
		"setting": {
			"speed": {
				"channel": 1
			},
			"errorLimit": {
				"record": 1,
				"percentage": 0.02
			}
		}
	}
}

9.6. 模拟传输

9.6.1. 启动hadoop和Hive创建Hive表

DROP TABLE IF EXISTS tb;
CREATE EXTERNAL TABLE tb
(
    `id`         STRING COMMENT '编号',
    `name`       STRING COMMENT '姓名',
    `age`  STRING COMMENT '年龄'
) COMMENT '年龄表'
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
    LOCATION '/mydatax/';

9.6.2. 启动传输任务

将配置内容写入mysql_to_hive.json配置文件到目录<datax_home>/job/下并启动任务

python <datax_home>/bin/datax.py <datax_home>/job/mysql_to_hive.json

9.6.3. 查看数据

数据被压缩后上传到Hive,直接在看会乱码

 可以借助hive客户端查看表数据,或者使用hdfs的zcat查看

hdfs dfs -cat /mydatax/tb__af7eac41_a69e_4976_bb68_a98cd5d3a689.gz|zcat

9.7. DataX传参

        通常情况下，离线数据同步任务需要每日定时重复执行，故HDFS上的目标路径通常会包含一层日期，以对每日同步的数据加以区分，也就是说每日同步数据的目标路径不是固定不变的，因此DataX配置文件中HDFS Writer的path参数的值应该是动态的。为实现这一效果，就需要使用DataX传参的功能。

        DataX传参的用法如下，在JSON配置文件中使用${param}引用参数，在提交任务时使用-p"-Dparam=value"传入参数值，具体示例如下。

{
    "name": "hdfswriter",
    "parameter": {
        ...
        "path": "/mydatax/${dt}",
        ...
    }
}

 python <datax_home>/bin/datax.py -p"-Ddt=2023-03-04" <datax_home>/job/mysql_to_hdfs.json

10. DataX参数优化 

10.1. 速度控制

        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。

注意事项：

1.         1.若配置了总record限速，则必须配置单个channel的record限速
2.         2.若配置了总byte限速，则必须配置单个channe的byte限速
3.         3.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：

计算公式为:

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

配置示例:

{
    "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
            }
        },
        ...
    }
}

10.2. 内存调整

        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：一种是直接更改datax.py脚本；另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：

python <datax_home>/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" <datax_home>/job/mysql_to_hdfs..json