ETL工具--DataX3.0实战

时间 2019-12-31

标签 etl 工具 datax3.0 datax 实战繁體版

原文原文链接

ETL工具--DataX3.0实战java

DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem）之间的数据交换，由淘宝数据平台部门完成。 python

DataX插件分为Reader和Writer两类。Reader负责从数据源端读取数据到Storage（交换空间），Writer负责将Storage中的数据写入到数据目的端。Storage能够适配不一样种类的Reader和Writer，从而实现数据同步. mysql

目前DataX版本已经提供的Reader插件以下： git

一、 hdfsreader : 支持从hdfs文件系统获取数据。 github

二、mysqlreader: 支持从mysql数据库获取数据。 sql

三、 sqlserverreader: 支持从sqlserver数据库获取数据。数据库

四、 oraclereader : 支持从oracle数据库获取数据。 json

五、 streamreader: 支持从stream流获取数据（经常使用于测试） vim

六、httpreader : 支持从http URL获取数据。 centos

提供的Writer插件以下：

一、 hdfswriter ：支持向hdbf写入数据。

二、 mysqlwriter ：支持向mysql写入数据。

三、 sqlserverwriter：支持向sqlserver写入数据。

四、 oraclewriter ：支持向oracle写入数据。

五、 streamwriter ：支持向stream流写入数据。（经常使用于测试）

DataX 3.0每一种读插件都有一种或多种切分策略，都能将做业合理切分红多个Task并行执行，单机多线程执行模型可让DataX速度随并发成线性增加。在源端和目的端性能都足够的状况下，单个做业必定能够打满网卡。

环境准备：

centos 7.2

python 2.7.5

工具包：datax.tar.gz (3.0)

SQL SERVER JDBC驱动:sqljdbc_6.0

JAVA环境准备:

# yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel #安装openjdk

标准方式配置环境变量：

# vim /etc/profile

将下面的三行粘贴到 /etc/profile中：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.121-0.b13.el7_3.x86_64
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

下载datax，解压缩，赋权限，及运行样例同步做业命令

# wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
# tar -zxvf datax.tar.gz -C /usr/local/
# chmod -R 755 /usr/local/datax/*
# cd /usr/local/datax
# python datax.py ../job/job.json

2017-03-02 18:15:10.864 [main] INFO  Engine - the machine info  => 
osInfo:Oracle Corporation 1.8 25.121-b13
jvmInfo:Linux amd64 3.10.0-327.el7.x86_64
cpu num:2
totalPhysicalMemory:-0.00G
freePhysicalMemory:-0.00G
maxFileDescriptorCount:-1
currentOpenFileDescriptorCount:-1
GC Names[Copy, MarkSweepCompact]
MEMORY_NAME                    | allocation_size                | init_size                      
Eden Space                     | 273.06MB                       | 273.06MB                       
Code Cache                     | 240.00MB                       | 2.44MB                         
Survivor Space                 | 34.13MB                        | 34.13MB                        
Compressed Class Space         | 1,024.00MB                     | 0.00MB                         
Metaspace                      | -0.00MB                        | 0.00MB                         
Tenured Gen                    | 682.69MB                       | 682.69MB 
2017-03-02 18:15:21.095 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2017-03-02 18:15:10
任务结束时刻                    : 2017-03-02 18:15:21
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

下载sqljdbc_6.0.8112.100_enu.tar.gz驱动:wget https://download.microsoft.com/download/0/2/A/02AAE597-3865-456C-AE7F-613F99F850A8/enu/sqljdbc_6.0.8112.100_enu.tar.gz

解压并把sqljdbc42.jar文件移至/usr/local/datax/lib目录下，并受权

#tar -xf sqljdbc_6.0.8112.100_enu.tar.gz 
#mv /sqljdbc_6.0/enu/jre8/sqljdbc42.jar  /usr/local/datax/lib/
#chmod 755 /usr/local/datax/lib/sqljdbc42.jar

配置文件部分

只要执行一个python脚本，传入一个json配置文件。在bin目录下已经给出了样例配置，不一样的数据源配置文件不同。

能够经过命令查看配置模板以下:

# python datax.py -r {YOUR_READER} -w {YOUR_WRITER}

# python datax.py -r sqlservereader -w mysqlwriter

如下示例从SQL SERVER 2008 读入，写入mysql:

测试数据库(sql server 2008数据库服务器为192.168.2.214)为test01；表为name

CREATE TABLE name(
id tinyint NULL,
name nchar(20) NULL
);

###########插入记录##############

INSERT INTO name VALUES (1,'test'),(2,'test0')

json配置文件以下：

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                //设置传输速度，单位为byte/s，DataX运行会尽量达到该速度可是不超过它
                 "byte": 1048576,
                 "channel":"5",                 
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "sqlserverreader",
                    "parameter": {
                        // 数据库链接用户名
                        "username": "sa",
                        // 数据库链接密码
                        "password": "123456",
                        "column": ["*"],
                        //"splitPk": "db_id",若是指定splitPk，表示用户但愿使用splitPk表明的字段进行数据分片
                        "connection": [
                            {
                                "table": ["name"],
                                "jdbcUrl": ["jdbc:sqlserver://192.168.2.214:1433;DatabaseName=test01"]
                            }
                        ]
                    }
                },
               "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "writeMode": "insert",
                        "username": "root",
                        "password": "111111",
                        "column":["*"],
                        "connection": [
                            {
                                "table": ["name"],
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.2.5:3306/test01?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"                                
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

job.setting.speed(流量控制)

Job支持用户对速度的自定义控制，channel的值能够控制同步时的并发数，byte的值能够控制同步时的速度

job.setting.errorLimit(脏数据控制)

Job支持用户对于脏数据的自定义监控和告警，包括对脏数据最大记录数阈值（record值）或者脏数据占比阈值（percentage值），当Job传输过程出现的脏数据大于用户指定的数量/百分比，DataX Job报错退出。

*******************SqlServerReader 插件文档****************************

1 快速介绍

SqlServerReader插件实现了从SqlServer读取数据。在底层实现上，SqlServerReader经过JDBC链接远程SqlServer数据库，并执行相应的sql语句将数据从SqlServer库中SELECT出来。

2 实现原理

简而言之，SqlServerReader经过JDBC链接器链接到远程的SqlServer数据库，并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句并发送到远程SqlServer数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，并传递给下游Writer处理。

对于用户配置Table、Column、Where的信息，SqlServerReader将其拼接为SQL语句发送到SqlServer数据库；对于用户配置querySql信息，SqlServer直接将其发送到SqlServer数据库。

3 参数说明

jdbcUrl

描述：描述的是到对端数据库的JDBC链接信息，使用JSON的数组描述，并支持一个库填写多个链接地址。之因此使用JSON数组描述链接信息，是由于阿里集团内部支持多个IP探测，若是配置了多个，SqlServerReader能够依次探测ip的可链接性，直到选择一个合法的IP。若是所有链接失败，SqlServerReader报错。注意，jdbcUrl必须包含在connection配置单元中。对于阿里集团外部使用状况，JSON数组填写一个JDBC链接便可。

jdbcUrl按照SqlServer官方规范，并能够填写链接附件控制信息。具体请参看SqlServer官方文档。

必选：是

默认值：无

username

描述：数据源的用户名

必选：是

默认值：无

password

描述：数据源指定用户名的密码

必选：是

默认值：无

table

描述：所选取的须要同步的表。使用JSON的数组描述，所以支持多张表同时抽取。当配置为多张表时，用户本身需保证多张表是同一schema结构，SqlServerReader不予检查表是否同一逻辑表。注意，table必须包含在connection配置单元中。

必选：是

默认值：无

column

描述：所配置的表中须要同步的列名集合，使用JSON的数组描述字段信息。用户使用*表明默认使用全部列配置，例如["*"]。

支持列裁剪，即列能够挑选部分列进行导出。

支持列换序，即列能够不按照表schema信息进行导出。

支持常量配置，用户须要按照JSON格式: ["id", "[table]", "1", "'bazhen.csy'", "null", "COUNT(*)", "2.3" , "true"] id为普通列名，[table]为包含保留在的列名，1为×××数字常量，'bazhen.csy'为字符串常量，null为空指针，to_char(a + 1)为表达式，2.3为浮点数，true为布尔值。

column必须用户显示指定同步的列集合，不容许为空！

必选：是

默认值：无

splitPk

描述：SqlServerReader进行数据抽取时，若是指定splitPk，表示用户但愿使用splitPk表明的字段进行数据分片，DataX所以会启动并发任务进行数据同步，这样能够大大提供数据同步的效能。

推荐splitPk用户使用表主键，由于表主键一般状况下比较均匀，所以切分出来的分片也不容易出现数据热点。

目前splitPk仅支持×××型数据切分，不支持浮点、字符串、日期等其余类型。若是用户指定其余非支持类型，SqlServerReader将报错！

splitPk设置为空，底层将视做用户不容许对单表进行切分，所以使用单通道进行抽取。

必选：否

默认值：无

where

描述：筛选条件，SqlServerReader根据指定的column、table、where条件拼接SQL，并根据这个SQL进行数据抽取。例如在作测试时，能够将where条件指定为limit 10；在实际业务场景中，每每会选择当天的数据进行同步，能够将where条件指定为gmt_create > $bizdate 。

where条件能够有效地进行业务增量同步。若是该值为空，表明同步全表全部的信息。

必选：否

默认值：无

querySql

描述：在有些业务场景下，where这一配置项不足以描述所筛选的条件，用户能够经过该配置型来自定义筛选SQL。当用户配置了这一项以后，DataX系统就会忽略table，column这些配置型，直接使用这个配置项的内容对数据进行筛选，例如须要进行多表join后同步数据，使用select a,b from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id

当用户配置querySql时，SqlServerReader直接忽略table、column、where条件的配置。

必选：否

默认值：无

fetchSize

描述：该配置项定义了插件和数据库服务器端每次批量数据获取条数，该值决定了DataX和服务器端的网络交互次数，可以较大的提高数据抽取性能。

注意，该值过大(>2048)可能形成DataX进程OOM。。

必选：否

默认值：1024

3.3 类型转换

目前SqlServerReader支持大部分SqlServer类型，但也存在部分个别类型没有支持的状况，请注意检查你的类型。

下面列出SqlServerReader针对SqlServer类型转换列表:

DataX内部类型SqlServer数据类型

Long bigint, int, smallint, tinyint

Double float, decimal, real, numeric

String char,nchar,ntext,nvarchar,text,varchar,nvarchar(MAX),varchar(MAX)

Date date, datetime, time

Boolean bit

Bytes binary,varbinary,varbinary(MAX),timestamp

请注意:

除上述罗列字段类型外，其余类型均不支持。

timestamp类型做为二进制类型。

4 约束限制

4.1 主备同步数据恢复问题

主备同步问题指SqlServer使用主从灾备，备库从主库不间断经过binlog恢复数据。因为主备数据同步存在必定的时间差，特别在于某些特定状况，例如网络延迟等问题，致使备库同步恢复的数据与主库有较大差异，致使从备库同步的数据不是一份当前时间的完整镜像。

针对这个问题，咱们提供了preSql功能，该功能待补充。

4.2 一致性约束

SqlServer在数据存储划分中属于RDBMS系统，对外能够提供强一致性数据查询接口。例如当一次同步任务启动运行过程当中，当该库存在其余数据写入方写入数据时，SqlServerReader彻底不会获取到写入更新数据，这是因为数据库自己的快照特性决定的。关于数据库快照特性，请参看MVCC Wikipedia

上述是在SqlServerReader单线程模型下数据同步一致性的特性，因为SqlServerReader能够根据用户配置信息使用了并发数据抽取，所以不能严格保证数据一致性：当SqlServerReader根据splitPk进行数据切分后，会前后启动多个并发任务完成数据同步。因为多个并发任务相互之间不属于同一个读事务，同时多个并发任务存在时间间隔。所以这份数据并非完整的、一致的数据快照信息。

针对多线程的一致性快照需求，在技术上目前没法实现，只能从工程角度解决，工程化的方式存在取舍，咱们提供几个解决思路给用户，用户能够自行选择：

使用单线程同步，即再也不进行数据切片。缺点是速度比较慢，可是可以很好保证一致性。

关闭其余数据写入方，保证当前数据为静态数据，例如，锁表、关闭备库同步等等。缺点是可能影响在线业务。

4.3 数据库编码问题

SqlServerReader底层使用JDBC进行数据抽取，JDBC自然适配各种编码，并在底层进行了编码转换。所以SqlServerReader不需用户指定编码，能够自动识别编码并转码。

4.4 增量数据同步

SqlServerReader使用JDBC SELECT语句完成数据抽取工做，所以可使用SELECT...WHERE...进行增量数据抽取，方式有多种：

数据库在线应用写入数据库时，填充modify字段为更改时间戳，包括新增、更新、删除(逻辑删)。对于这类应用，SqlServerReader只须要WHERE条件跟上一同步阶段时间戳便可。

对于新增流水型数据，SqlServerReader能够WHERE条件后跟上一阶段最大自增ID便可。

对于业务上无字段区分新增、修改数据状况，SqlServerReader也没法进行增量数据同步，只能同步全量数据。

4.5 Sql安全性

SqlServerReader提供querySql语句交给用户本身实现SELECT抽取语句，SqlServerReader自己对querySql不作任何安全性校验。这块交由DataX用户方本身保证。

*****************************DataX MysqlWriter 插件文档********************************

1 快速介绍

MysqlWriter 插件实现了写入数据到 Mysql 主库的目的表的功能。在底层实现上， MysqlWriter 经过 JDBC 链接远程 Mysql 数据库，并执行相应的 insert into ... 或者 ( replace into ...) 的 sql 语句将数据写入 Mysql，内部会分批次提交入库，须要数据库自己采用 innodb 引擎。

MysqlWriter 面向ETL开发工程师，他们使用 MysqlWriter 从数仓导入数据到 Mysql。同时 MysqlWriter 亦能够做为数据迁移工具为DBA等用户提供服务。

2 实现原理

MysqlWriter 经过 DataX 框架获取 Reader 生成的协议数据，根据你配置的 writeMode 生成

insert into...(当主键/惟一性索引冲突时会写不进去冲突的行)

或者

replace into...(没有遇到主键/惟一性索引冲突时，与 insert into 行为一致，冲突时会用新行替换原有行全部字段) 的语句写入数据到 Mysql。出于性能考虑，采用了 PreparedStatement + Batch，而且设置了：rewriteBatchedStatements=true，将数据缓冲到线程上下文 Buffer 中，当 Buffer 累计到预约阈值时，才发起写入请求。

注意：目的表所在数据库必须是主库才能写入数据；整个任务至少须要具有 insert/replace into...的权限，是否须要其余权限，取决于你任务配置中在 preSql 和 postSql 中指定的语句。

3 参数说明

jdbcUrl

描述：目的数据库的 JDBC 链接信息。做业运行时，DataX 会在你提供的 jdbcUrl 后面追加以下属性：yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&rewriteBatchedStatements=true

注意：一、在一个数据库上只能配置一个 jdbcUrl 值。这与 MysqlReader 支持多个备库探测不一样，由于此处不支持同一个数据库存在多个主库的状况(双主导入数据状况)

二、jdbcUrl按照Mysql官方规范，并能够填写链接附加控制信息，好比想指定链接编码为 gbk ，则在 jdbcUrl 后面追加属性 useUnicode=true&characterEncoding=gbk。具体请参看 Mysql官方文档或者咨询对应 DBA。

必选：是

默认值：无

username

描述：目的数据库的用户名

必选：是

默认值：无

password

描述：目的数据库的密码

必选：是

默认值：无

table

描述：目的表的表名称。支持写入一个或者多个表。当配置为多张表时，必须确保全部表结构保持一致。

注意：table 和 jdbcUrl 必须包含在 connection 配置单元中

必选：是

默认值：无

column

描述：目的表须要写入数据的字段,字段之间用英文逗号分隔。例如: "column": ["id","name","age"]。若是要依次写入所有列，使用表示, 例如: "column": [""]。

**column配置项必须指定，不能留空！**

注意：一、咱们强烈不推荐你这样配置，由于当你目的表字段个数、类型等有改动时，你的任务可能运行不正确或者失败

二、 column 不能配置任何常量值

必选：是

默认值：否

session

描述: DataX在获取Mysql链接时，执行session指定的SQL语句，修改当前connection session属性

必须: 否

默认值: 空

preSql

描述：写入数据到目的表前，会先执行这里的标准语句。若是 Sql 中有你须要操做到的表名称，请使用 @table 表示，这样在实际执行 Sql 语句时，会对变量按照实际表名称进行替换。好比你的任务是要写入到目的端的100个同构分表(表名称为:datax_00,datax01, ... datax_98,datax_99)，而且你但愿导入数据前，先对表中数据进行删除操做，那么你能够这样配置："preSql":["delete from 表名"]，效果是：在执行到每一个表写入数据前，会先执行对应的 delete from 对应表名称

必选：否

默认值：无

postSql

描述：写入数据到目的表后，会执行这里的标准语句。（原理同 preSql ）

必选：否

默认值：无

writeMode

描述：控制写入数据到目标表采用 insert into 或者 replace into 或者 ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句

必选：是

全部选项：insert/replace/update

默认值：insert

batchSize

描述：一次性批量提交的记录数大小，该值能够极大减小DataX与Mysql的网络交互次数，并提高总体吞吐量。可是该值设置过大可能会形成DataX运行进程OOM状况。

必选：否

默认值：1024

3.3 类型转换

相似 MysqlReader ，目前 MysqlWriter 支持大部分 Mysql 类型，但也存在部分个别类型没有支持的状况，请注意检查你的类型。

下面列出 MysqlWriter 针对 Mysql 类型转换列表:

DataX内部类型 Mysql数据类型

Long int, tinyint, smallint, mediumint, int, bigint, year

Double float, double, decimal

String varchar, char, tinytext, text, mediumtext, longtext

Date date, datetime, timestamp, time

Boolean bit, bool

Bytes tinyblob, mediumblob, blob, longblob, varbinary

bit类型目前是未定义类型转换

更详细的配置参考官方wiki：

https://github.com/alibaba/DataX/wiki/DataX-all-data-channels

Transformer的使用见下：

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/transformer/doc/transformer.md

把上面的json配置文件保存至/usr/local/datax/job/目录下并命名为sqltomysql.json

进入/usr/local/datax/bin目录，执行

# python datax.py /usr/local/datax/job/sqltomysql.json
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2016, Alibaba Group. All Rights Reserved.
2017-03-03 17:22:24.477 [main] INFO  VMInfo - VMInfo# operatingSystem class => sun.management.OperatingSystemImpl
2017-03-03 17:22:24.499 [main] INFO  Engine - the machine info  => 
osInfo:Oracle Corporation 1.8 25.121-b13
jvmInfo:Linux amd64 3.10.0-327.el7.x86_64
cpu num:2
totalPhysicalMemory:-0.00G
freePhysicalMemory:-0.00G
maxFileDescriptorCount:-1
currentOpenFileDescriptorCount:-1
GC Names[Copy, MarkSweepCompact]
MEMORY_NAME                    | allocation_size                | init_size                      
Eden Space                     | 273.06MB                       | 273.06MB                       
Code Cache                     | 240.00MB                       | 2.44MB                         
Survivor Space                 | 34.13MB                        | 34.13MB                        
Compressed Class Space         | 1,024.00MB                     | 0.00MB                         
Metaspace                      | -0.00MB                        | 0.00MB                         
Tenured Gen                    | 682.69MB                       | 682.69MB                       
2017-03-03 17:22:24.535 [main] INFO  Engine - 
{
"content":[
{
"reader":{
"name":"sqlserverreader",
"parameter":{
"column":[
"*"
],
"connection":[
{
"jdbcUrl":[
"jdbc:sqlserver://192.168.2.214:1433;DatabaseName=test01"
],
"table":[
"name"
]
}
],
"password":"******",
"username":"sa"
}
},
"writer":{
"name":"mysqlwriter",
"parameter":{
"column":[
"*"
],
"connection":[
{
"jdbcUrl":"jdbc:mysql://192.168.2.5:3306/test01?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
"table":[
"name"
]
}
],
"password":"******",
"username":"root",
"writeMode":"insert"
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"byte":1048576,
"channel":"5"
}
}
}
2017-03-03 17:22:24.562 [main] WARN  Engine - prioriy set to 0, because NumberFormatException, the value is: null
2017-03-03 17:22:24.565 [main] INFO  PerfTrace - PerfTrace traceId=job_-1, isEnable=false, priority=0
2017-03-03 17:22:24.565 [main] INFO  JobContainer - DataX jobContainer starts job.
2017-03-03 17:22:24.568 [main] INFO  JobContainer - Set jobId = 0
2017-03-03 17:22:25.212 [job-0] INFO  OriginalConfPretreatmentUtil - Available jdbcUrl:jdbc:sqlserver://192.168.2.214:1433;DatabaseName=test01.
2017-03-03 17:22:25.213 [job-0] WARN  OriginalConfPretreatmentUtil - 您的配置文件中的列配置存在必定的风险. 由于您未配置读取数据库表的列，当您的表字段个数、类型有变更时，可能影响任务正确性甚至会运行出错。请检查您的配置并做出修改.
2017-03-03 17:22:25.742 [job-0] INFO  OriginalConfPretreatmentUtil - table:[name] all columns:[
id,name
].
2017-03-03 17:22:25.743 [job-0] WARN  OriginalConfPretreatmentUtil - 您的配置文件中的列配置信息存在风险. 由于您配置的写入数据库表的列为*，当您的表字段个数、类型有变更时，可能影响任务正确性甚至会运行出错。请检查您的配置并做出修改.
2017-03-03 17:22:25.746 [job-0] INFO  OriginalConfPretreatmentUtil - Write data [
insert INTO %s (id,name) VALUES(?,?)
], which jdbcUrl like:[jdbc:mysql://192.168.2.5:3306/test01?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true]
2017-03-03 17:22:25.747 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do prepare ...
2017-03-03 17:22:25.747 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [sqlserverreader] do prepare work .
2017-03-03 17:22:25.748 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [mysqlwriter] do prepare work .
2017-03-03 17:22:25.749 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do split ...
2017-03-03 17:22:25.750 [job-0] INFO  JobContainer - Job set Max-Byte-Speed to 1048576 bytes.
2017-03-03 17:22:25.755 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [sqlserverreader] splits to [1] tasks.
2017-03-03 17:22:25.757 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [mysqlwriter] splits to [1] tasks.
2017-03-03 17:22:25.779 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do schedule ...
2017-03-03 17:22:25.785 [job-0] INFO  JobContainer - Scheduler starts [1] taskGroups.
2017-03-03 17:22:25.788 [job-0] INFO  JobContainer - Running by standalone Mode.
2017-03-03 17:22:25.797 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[0] start [1] channels for [1] tasks.
2017-03-03 17:22:25.803 [taskGroup-0] INFO  Channel - Channel set byte_speed_limit to -1, No bps activated.
2017-03-03 17:22:25.804 [taskGroup-0] INFO  Channel - Channel set record_speed_limit to -1, No tps activated.
2017-03-03 17:22:25.825 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[0] taskId[0] attemptCount[1] is started
2017-03-03 17:22:25.831 [0-0-0-reader] INFO  CommonRdbmsReader$Task - Begin to read record by Sql: [select * from name 
] jdbcUrl:[jdbc:sqlserver://192.168.2.214:1433;DatabaseName=test01].
2017-03-03 17:22:26.027 [0-0-0-reader] INFO  CommonRdbmsReader$Task - Finished read record by Sql: [select * from name 
] jdbcUrl:[jdbc:sqlserver://192.168.2.214:1433;DatabaseName=test01].
2017-03-03 17:22:26.128 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[0] taskId[0] is successed, used[311]ms
2017-03-03 17:22:26.130 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[0] completed it's tasks.
2017-03-03 17:22:35.815 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2 records, 42 bytes | Speed 4B/s, 0 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 0.000s |  All Task WaitReaderTime 0.000s | Percentage 100.00%
2017-03-03 17:22:35.816 [job-0] INFO  AbstractScheduler - Scheduler accomplished all tasks.
2017-03-03 17:22:35.817 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [mysqlwriter] do post work.
2017-03-03 17:22:35.818 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [sqlserverreader] do post work.
2017-03-03 17:22:35.819 [job-0] INFO  JobContainer - DataX jobId [0] completed successfully.
2017-03-03 17:22:35.821 [job-0] INFO  HookInvoker - No hook invoked, because base dir not exists or is a file: /usr/local/datax/hook
2017-03-03 17:22:35.825 [job-0] INFO  JobContainer - 
 [total cpu info] => 
averageCpu                     | maxDeltaCpu                    | minDeltaCpu                    
-1.00%                         | -1.00%                         | -1.00%
                        
 [total gc info] => 
 NAME                 | totalGCCount       | maxDeltaGCCount    | minDeltaGCCount    | totalGCTime        | maxDeltaGCTime     | minDeltaGCTime     
 Copy                 | 0                  | 0                  | 0                  | 0.000s             | 0.000s             | 0.000s             
 MarkSweepCompact     | 0                  | 0                  | 0                  | 0.000s             | 0.000s             | 0.000s             
2017-03-03 17:22:35.825 [job-0] INFO  JobContainer - PerfTrace not enable!
2017-03-03 17:22:35.826 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2 records, 42 bytes | Speed 4B/s, 0 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 0.000s |  All Task WaitReaderTime 0.000s | Percentage 100.00%
2017-03-03 17:22:35.828 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2017-03-03 17:22:24
任务结束时刻                    : 2017-03-03 17:22:35
任务总计耗时                    :                 11s
任务平均流量                    :                4B/s
记录写入速度                    :              0rec/s
读出记录总数                    :                   2
读写失败总数                    :                   0

检查验证mysql数据库，查询test01数据库name表

mysql> SELECT id,name FROM table name;
+------+-------+
| id   | name  |
+------+-------+
|    1 | test  |
|    2 | test0 |
+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

更多实际应用结合DataX Transformer在数据同步、传输过程当中，存在用户对于数据传输进行特殊定制化的需求场景，包括裁剪列、转换列等工做，能够借助ETL的T过程实现(Transformer)。DataX包含了完成的E(Extract)、T(Transformer)、L(Load)支持。