简介
DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS, databend 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
个人发现特点：数据量超过千万的迁移速度回加快（50000/s），低于千万的速度只有4000/s左右，目前还没发现原因
特点
DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。
支持数据库
| 类型 | 数据源 | Reader(读) | Writer(写) | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| RDBMS 关系型数据库 | MySQL | √ | √ | 读 、写 |
| Oracle | √ | √ | 读 、写 | |
| OceanBase | √ | √ | 读 、写 | |
| SQLServer | √ | √ | 读 、写 | |
| PostgreSQL | √ | √ | 读 、写 | |
| DRDS | √ | √ | 读 、写 | |
| Kingbase | √ | √ | 读 、写 | |
| 通用RDBMS(支持所有关系型数据库) | √ | √ | 读 、写 | |
| 阿里云数仓数据存储 | ODPS | √ | √ | 读 、写 |
| ADB | √ | 写 | ||
| ADS | √ | 写 | ||
| OSS | √ | √ | 读 、写 | |
| OCS | √ | 写 | ||
| Hologres | √ | 写 | ||
| AnalyticDB For PostgreSQL | √ | 写 | ||
| 阿里云中间件 | datahub | √ | √ | 读 、写 |
| SLS | √ | √ | 读 、写 | |
| 图数据库 | 阿里云 GDB | √ | √ | 读 、写 |
| Neo4j | √ | 写 | ||
| NoSQL数据存储 | OTS | √ | √ | 读 、写 |
| Hbase0.94 | √ | √ | 读 、写 | |
| Hbase1.1 | √ | √ | 读 、写 | |
| Phoenix4.x | √ | √ | 读 、写 | |
| Phoenix5.x | √ | √ | 读 、写 | |
| MongoDB | √ | √ | 读 、写 | |
| Cassandra | √ | √ | 读 、写 | |
| 数仓数据存储 | StarRocks | √ | √ | 读 、写 |
| ApacheDoris | √ | 写 | ||
| ClickHouse | √ | √ | 读 、写 | |
| Databend | √ | 写 | ||
| Hive | √ | √ | 读 、写 | |
| kudu | √ | 写 | ||
| selectdb | √ | 写 | ||
| 无结构化数据存储 | TxtFile | √ | √ | 读 、写 |
| FTP | √ | √ | 读 、写 | |
| HDFS | √ | √ | 读 、写 | |
| Elasticsearch | √ | 写 | ||
| 时间序列数据库 | OpenTSDB | √ | 读 | |
| TSDB | √ | √ | 读 、写 | |
| TDengine | √ | √ | 读 、写 |
前提条件
- JDK(1.8以上，推荐1.8)
- Python(2或3都可以)
- Apache Maven 3.x (Compile DataX)
原生安装及使用
安装
安装包下载地址
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}使用
配置示例：从stream读取数据并打印到控制台
-
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：
... 2015-12-17 11:20:25.263 [job-0] INFO JobContainer - 任务启动时刻 : 2015-12-17 11:20:15 任务结束时刻 : 2015-12-17 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
data-web本地部署
前提是安装了datax
下载源码 https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web.git
目录结构如下
修改admin配置文件
修改datax_admin下resources/application.yml文件
#数据源
datasource:
username: root
password: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/datax_web?serverTimezone=Asia/Shanghai&useLegacyDatetimeCode=false&useSSL=false&nullNamePatternMatchesAll=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver修改数据源配置，目前仅支持mysql
# 配置mybatis-plus打印sql日志
logging:
level:
com.wugui.datax.admin.mapper: error
path: ./data/applogs/admin修改日志路径path
# datax-web email
mail:
host: smtp.qq.com
port: 25
username: xxx@qq.com
password: xxx
properties:
mail:
smtp:
auth: true
starttls:
enable: true
required: true
socketFactory:
class: javax.net.ssl.SSLSocketFactory修改邮件发送配置(不需要可以不修改)
修改excutor配置文件
修改datax_executor下resources/application.yml文件
# log config
logging:
config: classpath:logback.xml
path: ./data/applogs/executor/jobhandler修改日志路径path
datax:
job:
admin:
### datax-web admin address
addresses: http://127.0.0.1:8080
executor:
appname: datax-executor
ip:
port: 9999
### job log path
logpath: ./data/applogs/executor/jobhandler
### job log retention days
logretentiondays: 30
executor:
jsonpath: /Users/mac/data/applogs
pypath: /Users/mac/tools/datax/bin/datax.py修改datax.job配置
- admin.addresses datax_admin部署地址，如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔，执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调"；
- executor.appname 执行器AppName，每个执行器机器集群的唯一标示,执行器心跳注册分组依据；
- executor.ip 默认为空表示自动获取IP，多网卡时可手动设置指定IP，该IP不会绑定Host仅作为通讯实用；地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务"；
- executor.port 执行器Server端口号，默认端口为9999，单机部署多个执行器时，注意要配置不同执行器端口；
- executor.logpath 执行器运行日志文件存储磁盘路径,需要对该路径拥有读写权限;
- executor.logretentiondays 执行器日志文件保存天数,过期日志自动清理, 限制值大于等于3时生效; 否则, 如-1, 关闭自动清理功能；
- executor.jsonpath datax json临时文件保存路径
- pypath DataX启动脚本地址，例如：xxx/datax/bin/datax.py 如果系统配置DataX环境变量（DATAX_HOME），logpath、jsonpath、pypath可不配，log文件和临时json存放在环境变量路径下。
启动项目
本地idea开发环境
- 1.运行datax_admin下 DataXAdminApplication
- 2.运行datax_executor下 DataXExecutorApplication
admin启动成功后日志会输出三个地址，两个接口文档地址，一个前端页面地址
启动成功
启动成功后打开页面（默认管理员用户名：admin 密码：123456） http://localhost:8080/index.html#/dashboard
data-web的docker安装
前提条件安装好mysql
docker run -d --name datax-admin -p 2020:2020 -v /newdisk/datax/log/datax-admin.log:/tmp/datax-admin.log hametan/datax-web:2.1.2 java -jar datax-admin-2.1.2.jar --PORT=2020 --MYSQL_SERVICE_HOST=192.168.31.131 --MYSQL_SERVICE_PORT=3306 --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASSWORD=123456 --DB_DATABASE=datax
docker run -d --name datax-executor -p 2021:2021 -v /newdisk/datax/log/:/home/applogs/executor/jobhandler/ hametan/datax-web:2.1.2 java -jar datax-executor-2.1.2.jar --PORT=2021 --ADDRESSES=http://192.168.31.131:2020
