系列文章目录
一、 DataX详解和架构介绍
二、 DataX源码分析 JobContainer
三、DataX源码分析 TaskGroupContainer
四、DataX源码分析 TaskExecutor
五、DataX源码分析 reader
六、DataX源码分析 writer
七、DataX源码分析 Channel
文章目录
- 系列文章目录
- DataX是什么？
- DataX支持的数据源
- DataX的框架设计
- DataX核心架构
- 核心模块介绍：
- DataX调度流程：
- DataX部署和配置
DataX是什么？
DataX是阿里开源的异构数据源离线同步工具。它致力于实现包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）、HDFS、Hive、MaxCompute（原ODPS）、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DataX的设计理念是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时，只需要将此数据源对接到DataX，便能与已有的数据源实现无缝数据同步。
DataX的架构主要基于Framework + Plugin的设计模式。它将数据读取和写入抽象成为Reader和Writer插件，这些插件可以接入不同的数据源，实现数据的读取和写入操作。同时，DataX提供了丰富的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。
DataX的核心优势包括稳定性、高效性、易用性和扩展性。它经过长时间大规模生产环境的验证，能够保证数据同步的稳定性和可靠性；通过多线程、多进程、流式处理等技术手段，实现高效的数据同步；提供简单易用的配置方式，用户可以通过配置文件来定义数据源、目标端、同步策略等；支持丰富的插件体系，可以方便地扩展新的数据源和目标端。
此外，DataX还提供了包括通道（并发）、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制作业速度，让作业在库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。同时，它还具有强劲的同步性能、健壮的容错机制以及极简的使用体验等特点。
总之，DataX是一个强大而灵活的数据同步工具，能够有效地解决异构数据源之间的数据同步问题。通过合理的配置和优化，它可以帮助用户实现高效、稳定、可靠的数据同步操作。
DataX支持的数据源
DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入 。DataX Framework提供了简单的接口与插件交互，提供简单的插件接入机制，只需要任意加上一种插件，就能无缝对接其他数据源。
DataX的框架设计
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。
- 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。
DataX核心架构
DataX 3.0采用微内核架构模式， 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，本小节按一个DataX作业生命周期的时序图，从整体架构设计非常简要说明DataX各个模块相互关系。
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
DataX调度流程：
DataX的调度流程可以分为以下几个步骤：
- Job切分：首先，DataX的Job模块会根据分库分表策略将Job切分成若干个小的Task。这是为了确保每个Task可以独立执行，并且可以并发执行以提高效率。
- 并发数与TaskGroup计算：然后，根据用户配置的并发数，DataX会计算需要分配多少个TaskGroup。计算的方式是将总的Task数量除以每个TaskGroup中的Task数量（通常为5），从而得到TaskGroup的数量。
- TaskGroup分配与启动：接下来，DataX会根据计算出的TaskGroup数量，将Task分配到各个TaskGroup中。每个TaskGroup会启动多个TaskExecutor来执行具体的Task。
- TaskExecutor启动：当TaskGroup启动后，其中的TaskExecutor会启动ReaderThread和WriterThread。ReaderThread负责从数据源读取数据，WriterThread负责将数据写入目标端。这两个线程协同工作，实现了数据的读取、转换和写入过程。
- 数据同步：在每个TaskExecutor中，ReaderThread和WriterThread会不断地从数据源读取数据，并将数据写入目标端，直到所有的数据都同步完成。
整个调度流程依赖于Java底层线程池进行并发控制，DataX通过合理的调度策略和线程管理机制，实现了高效、稳定、可靠的数据同步。
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。
- 根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
- 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。
DataX部署和配置
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工具部署
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方法一、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 -
方法二、下载DataX源码，自己编译：DataX源码
(1)、下载DataX源码：
$ git clone git@github.com:alibaba/DataX.git(2)、通过maven打包：
$ cd {DataX_source_code_home} $ mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true打包成功，日志显示如下：
[INFO] BUILD SUCCESS [INFO] ----------------------------------------------------------------- [INFO] Total time: 08:12 min [INFO] Finished at: 2015-12-13T16:26:48+08:00 [INFO] Final Memory: 133M/960M [INFO] -----------------------------------------------------------------打包成功后的DataX包位于 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/ ，结构如下：
$ cd {DataX_source_code_home} $ ls ./target/datax/datax/ bin conf job lib log log_perf plugin script tmp
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配置示例：从stream读取数据并打印到控制台
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第一步、创建作业的配置文件（json格式）
可以通过命令查看配置模板： python datax.py -r {YOUR_READER} -w {YOUR_WRITER}
$ cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin $ python datax.py -r streamreader -w streamwriter DataX (UNKNOWN_DATAX_VERSION), From Alibaba ! Copyright (C) 2010-2015, Alibaba Group. All Rights Reserved. Please refer to the streamreader document: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md Please refer to the streamwriter document: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md Please save the following configuration as a json file and use python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json to run the job. { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "streamreader", "parameter": { "column": [], "sliceRecordCount": "" } }, "writer": { "name": "streamwriter", "parameter": { "encoding": "", "print": true } } } ], "setting": { "speed": { "channel": "" } } } }根据模板配置json如下：
#stream2stream.json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "streamreader", "parameter": { "sliceRecordCount": 10, "column": [ { "type": "long", "value": "10" }, { "type": "string", "value": "hello，你好，世界-DataX" } ] } }, "writer": { "name": "streamwriter", "parameter": { "encoding": "UTF-8", "print": true } } } ], "setting": { "speed": { "channel": 5 } } } } -
第二步：启动DataX
$ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN} $ python datax.py ./stream2stream.json同步结束，显示日志如下：
... 2023-12-17 11:20:25.263 [job-0] INFO JobContainer - 任务启动时刻 : 2023-12-17 11:20:15 任务结束时刻 : 2023-12-17 11:20:25 任务总计耗时 : 10s 任务平均流量 : 205B/s 记录写入速度 : 5rec/s 读出记录总数 : 50 读写失败总数 : 0
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