DATAX 异构数据源离线同步工具

DATAX 相关了解

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简介

​DataX 是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等各类异构数据源之间稳定高效的数据同步功能

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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做为中间传输载体负责链接各类数据源。当须要接入一个新的数据源的时候，只须要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源作到无缝数据同步。

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使用步骤

• 下载datax的安装包

  • 下载地址

• 解压gz包

  • 运行解压命令,我这里解压到home目录

  tar -zxvf ./datax.tar.gz

  • linux解压之后目录有

  bin  conf  job  lib  log  log_perf  plugin  script  tmp

  • 参考我本身配置的job.json( 注意参考使用的时候，去除注释)

  {
  "job": {
      "setting": {
          "speed": {
          	"channel": 15,
  				"record":-1,
  				"byte":-1,
  				"batchSize":2048
          }
      },
      "content": [
          {
              "reader": {
                  "name": "oraclereader",
                  "parameter": {
                      "username": "xxxx",
                      "password": "xxxx",
  						"column": ["*"],
                      "where":"",
                      "connection": [
                          {
  
                              "jdbcUrl": ["jdbc:oracle:thin:@ip:1521:SID"],
  								"table": ["T_PLT_VEHICLE_LOCATION"]
                          }
                      ]
                  }
              },
              "writer": {
                  "name": "mysqlwriter",
                  "parameter": {
                      "writeMode": "insert",
                      "username": "xxxx",
                      "password": "xxxx",
                      "column": ["*"],
                      "connection": [
                          {
                              "jdbcUrl": "jdbc:mysql://ip:3306/库名?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
                              "table": [
                                  "t_plt_vehicle_location"
                                  ]
                              }
                          ]
                      }
                  }
              }
          ]
      }
  }

• 编写本身的job

  • 进入解压的job 目录,编写一个本身的job.json 官网参考地址
  • 参考已经支持的数据源读写配置,创建本身的job

• 进行运行

  • 执行

  python2 /home/datax/bin/datax.py  /home/datax/job/job1.json

• 优化datax策略

  • 参数优化

  "speed": {
          	"channel": 20,  ##线程数量
  				"record":-1, ##此处解除对读取行数的限制
  				"byte":-1, ##此处解除对字节的限制
  				"batchSize":2048 ##每次读取batch的大小
          }

  • 运行的jvm 优化

  --jvm="-Xms3G -Xmx3G"
  
  例子：nohup  python2 /home/datax/bin/datax.py --jvm="-Xms3G -Xmx3G"  /home/datax/job/job1.json &

运行成功之后，查看运行的日志，以及去写入的数据源进行查看，数据已经正常写入。

测试结果1000万数据,耗时9分钟,线程数10，其余默认