DataX与DataX-Web安装与使用

DataX

  1. github地址：DataX/introduction.md at master · alibaba/DataX · GitHub

环境准备

  1. Linux环境系统

  2. JDK（1.8及其以上版本，推荐1.8）

  3. Python（2或者3都可以）

  4. Apache Maven 3.x（源码编译安装需要）

安装部署

二进制安装

  1. 下载地址：https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202308/datax.tar.gz

  2. 上传之Linux服务器指定位置

  3. 解压该文件

    tar -zxvf datax.tar.gz

  4. 自检文件

    python /home/opt/datax/datax/bin/datax.py /home/opt/datax/datax/job/job.json

python3支持

  1. 将bin目录下的三个py文件进行修改；

  2. print xxx 替换为 print(xxx)

  3. Exccption, e替换为 Exception as e

  4. 自检文件

    python3 /home/opt/datax/datax/bin/datax.py /home/opt/datax/datax/job/job.json

模版文件生成

python3 /home/opt/datax/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter > ~/home/opt/datax/datax/job/mysql2hdfs.json

自定义同步脚本

{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 1}},"content": [{"reader": {"name": "streamreader","parameter": {"column": [{"value": "hello world","type": "string"},{"value": "datax","type": "string"},{"value": 12312312,"type": "long"}],"sliceRecordCount": 1 // 读取数据列中的重复次数}},"writer": {"name": "streamwriter","parameter": {"print": true}}}]}
}python3 /home/opt/datax/datax/bin/datax.py /home/opt/datax/datax/job/jobs/job1.json

动态传参

  • 将mysql数据同步到HDFS，多次同步的时候只是表的名字和字段不同。

  • 将mysql的数据增量同步到HDFS或者Hive中的时候，需要指定每一次同步的时间。

  • 所谓的动态传参，就是在json的同步方案中，使用类似变量的方式来定义一些可以改变的参数，在执行同步方案的时候，可以指定这些参数具体的值。

    动态传参的案例

    {
    “job”: {
    “setting”: {
    “speed”: {
    “channel”: 1
    }
    },
    “content”: [
    {
    “reader”: {
    “name”: “streamreader”,
    “parameter”: {
    “column”: [
    {“value”: “hello world”, “type”: “string”},
    {“value”: “datax”, “type”: “string”},
    {“value”: 12312312, “type”: “int”}
    ],
    “sliceRecordCount”: $TIMES // 读取数据列中的重复次数
    }
    },
    “writer”: {
    “name”: “streamwriter”,
    “parameter”: {
    “print”: true
    }
    }
    }
    ]
    }
    }

    python3 /home/opt/datax/datax/bin/datax.py -p “-DTIMES=3” /home/opt/datax/datax/job/jobs/job1.json

并发设置

  • 直接指定Channel数量

  • 通过Bps计算channel数量

  • 通过tps计算channel数量

直接指定

在同步方案的json文件中，可以设置job.setting.speed.channel来设置channel的数量，这是最直接的方式，在这种配置下，channel的Bps为默认的1MBps，即每秒传输1MB的数据。

Bps

Bps(Byte per second) 是一种非常常见的数据传输速率的表示，在DataX中，可以通过参数设置来限制总job的Bps以及单个channel的Bps，来达到限速和channel数量计算的效果。

channel = Job Bps/channel Bps

  • Job Bps: 对一个job进行整体的限速，可以通过job.setting.speed.byte进行设置

  • channel Bps: 对单个channel的限速，可以通过core.transport.channel.speed.byte进行设置

tps

tps(transcation per second)是一种很常见的数据传输速率的表示，在DataX中，可以通过参数设置来限制总Job的tps以及单个channel的tps，来达到限速和channel数量计算的效果。

channel= job tps/channel tps

优先级

  • 如果同时配置了Bps和tps限制，以下的为准。

  • 只有在Bps和tps都没有配置的时候，才会以channel数量配置为准。

stream

streamreader
参数说明

参数

描述

column

定义内存数据的所有列。由一个JSON组成，需要滴定仪数据与类型。

sliceRecordCount

每个channel中，数据重复的数量。

数据类型

在定义每一个列的数据的时候，需要指定每一列的数据类型。DataX中支持如下的数据类型：

  • Long

  • Double

  • String

  • Date

  • Boolean

  • Bytes

streamwriter
参数说明

参数

描述

print

将内存中的数据打印在控制台上。

encoding

输出数据使用的字符集，默认是UTF-8。

mysql

mysqlreader

介绍

MysqlRader插件实现了从mysql读取数据，在底层实现上，MySQLReader通过JDBC远程MySQL数据库，并执行相应的SQL数据，将数据从MySQL数据库中查询出来。

简而言之，MySQLReader通过JDBC连接器连接到远程的MySQL数据库，并根据用户配置的信息生成查询的SQL语句，然后发送到远程MySQL数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据离线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，MySQLReader将其拼接成SQL语句发送到MySQL数据库；对于用户配置querySQL信息，MySQLReader直接将其发送到MySQL数据库；

参数说明

参数

描述

必选

默认值

jdbcUrl

描述的是对端数据库的JDBC连接信息，使用JSON的数组描述，并支持一个库填写多个连接地址。之所以使用JSON数组描述连接信息，是因为阿里集团内部支持多个IP探测，如果配置了多个，MySQLReader可以一次探测IP的可能性，直到选择一个合法的IP。如果全部连接失败，MySQLReader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情况，JSON数组填写一个JDBC连接即可。

是

无

username

连接到数据库的用户名

是

无

password

连接到数据库的密码

是

无

table

所选取的需要同步的表。使用JSON的数组描述，因此支持多张表同时抽取。当配置为多张表时，用户自己需要保证多张表是同一个schema结构，MySQLReader不予检查表是否同一逻辑表。注意，table必须包含在connection的配置单元中。

是

无

column

所配置的表中需要同步的列名集合，使用JSON数组描述字段信息。用户使用*代表默认使用所有列配置。
支持列裁剪，即列可以挑选部分列进行导出。
支持列换序，即列可以不按照schema信息进行导出。
支持常量配置，用户需要按照MySQL语法格式。[“id”, “tabke”, “1”]

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类型转换

MySQLReader与MySQL的类型比较

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案例
{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 3},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0.02}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","username","password","age","sex","phone"],"splitPk": "username","connection": [{"table": ["admin"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.42.130:3306/springboot-backend"]}]}},"writer": {"name": "streamwriter","parameter": {"print": true}}}]}
}
执行方法
python3 /home/opt/datax/datax/bin/datax.py mysql2stream.json
错误处理

1、在/dataX/plugin/reader/mysqlreader/libs中，把mysql-connector-java-5.1.34.jar包删除

rm -rf mysql-connector-java-5.1.34.jar

2、将MySQL8相关的jar包复制到该目录下

mysqlreader读取模式

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mysqlwriter

介绍

mysqlwriter插件实现了写入数据到mysql数据库的目的表的功能。在底层实现上，mysqlwriter通过JDBC连接到远程数据库，并执行相应的inster into…或者replace into…的SQL语句，将数据写入到MySQL的数据库，内部会分批次提交入库，需要数据库本身采用innodb引擎。

MySQLwriter面向ETL开发工程师，使用MySQLwriter从数仓导入数据到MySQL，同时MySQLwriter也可以作为数据迁移工具，为DBA等用户提供服务。

实现原理

MySQLwriter通过DataX框架获取Reader生成的协议数据，根据你配置的writerMode生成

  • Insert： Insert into … (当主键、唯一性索引冲突时会写不进去冲突的行)

  • replace：replace into…（没有遇到主键、唯一性索引冲突时，与insert info行为一致，冲突时会用新行替换原有行的所有字段）

  • update：Insert into… on duplicate key update…(如果 on duplicate key update的子句中要更新的值为原来的值都一样，则不更新，否则就更新)

生成上述的雨具写入数据到MySQL，处于性能考虑，采用PreparedStatement+Batch，并且设置了rewriteBatchedStatement=true，将数据缓冲到线程上下文buffer中，当buffer累计到预定阈值时，才发起写入请求。

注意

目标表所在数据库必须要主表才能写入数据；整合任务至少需要具备insert into/replace into的权限，是否需要其他权限，取决于你任务配置中在presql和postsql中指定的语句。

参数说明

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错误处理

1、在/dataX/plugin/reader/mysqlreader/libs中，把mysql-connector-java-5.1.34.jar包删除
rm -rf mysql-connector-java-5.1.34.jar

2、将MySQL8相关的jar包复制到该目录下

案例
{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 3}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","username","password","age","sex","phone"],"splitPk": "username","connection": [{"table": ["admin"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.42.130:3306/springboot-backend"]}]}},"writer": {"name": "mysqlwriter","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","username","password","age","sex","phone"],"writeMode": "replace","splitPk": "username","connection": [{"table": ["admin_bak"],"jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.42.130:3306/springboot-backend"}]}}}]}
}
执行
python3 /home/opt/datax/datax/bin/datax.py mysql2mysql.json

shell脚本

#!/bin/bash# 设置需要同步的哪一天的数据
# 一般情况下，当天产生的数据，会在第二天的凌晨增量导入到数据仓库中
dt=`date -d yesterday +"%Y-%m-%d"`# 提取时间分量
year=${dt:0:4}
month=${dt:5:2}#设置DataX的路径
DATAX_HOME=/home/opt/datax/datax#设置jobs的路径
JOBS_HOME=/home/opt/datax/datax/job/jobs# 增量同步数据
python3 $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddate=$dt" $JOBS_HOME/mysql2mysql.json

DataX | MySQL多表全量同步和多表定时增量同步_datax同步多张表-CSDN博客

crond服务的安装与管理

  1. 安装crond服务工具

    yum install crontabs #安装，注意包名

  2. 开启crond服务

    sudo systemctl start crond #立即启动 crond 服务
    sudo systemctl enable crond #设置 crond 服务开机自启
    sudo systemctl enable --now crond #设置开机自启同时启动

  3. 关闭crond服务

    sudo systemctl stop crond #立即停止 crond 服务
    sudo systemctl disable crond #取消 crond 服务的开机自启
    sudo systemctl disable --now crond #取消开机自启同时停止

  4. 查看crond服务的状态

    sudo systemctl status crond #该命令会显示 crond 服务当前的运行状态以及是否已启用开机自启

  5. 重启crond服务

    sudo systemctl restart crond #重启 crond 服务

配置定时任务脚本

  1. 添加定时器，脚本授权

    chmod 777 shell1.sh

  2. 编辑定时器

    */1 * * * * /home/opt/datax/datax/job/shells/shell1.sh > /home/opt/datax/datax/job/shells/log.log

  3. 查看crontab日志

    tail -f /var/log/cron
或
tail -f /var/spool/mail/root

  4. 修改shell1.sh脚本

    #!/bin/bash
. /etc/profile
# 设置需要同步的哪一天的数据
# 一般情况下，当天产生的数据，会在第二天的凌晨增量导入到数据仓库中
dt=`date -d yesterday +"%Y-%m-%d"`# 提取时间分量
year=${dt:0:4}
month=${dt:5:2}#设置DataX的路径
DATAX_HOME=/home/opt/datax/datax#设置jobs的路径
JOBS_HOME=/home/opt/datax/datax/job/jobs# 增量同步数据
python3 $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddate=$dt" $JOBS_HOME/mysql2mysql.json

DataX-Web

1、datax-web介绍

1.1、datax-web是什么

项目地址： GitHub - WeiYe-Jing/datax-web: DataX集成可视化页面，选择数据源即可一键生成数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，批量创建RDBMS数据同步任务，集成开源调度系统，支持分布式、增量同步数据、实时查看运行日志、监控执行器资源、KILL运行进程、数据源信息加密等。

datax-web是一个在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的操作界面，降低该用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置事件，避免配置过程中出错。用户可以通过页面选择数据源，即可创建数据同步任务。支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongDB等数据源。RDBMS数据源可以批量创建数据同步任务，支持实时查看同步进度及日志，并提供终止功能同步，集成二次开发xxl-job,可根据时间、自增主键增量同步数据。

任务“执行器”支持集群部署，支持执行器多节点路由策略选择，支持超时控制、失败重试、失败警告、任务依赖、执行器CPU、内存、负载的监控等等。

1.2、datax-web架构

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2、datax-web部署

2.1、环境要求

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2.2、按照
2.2.1、二进制安装

直接将安装包下载，解压安装到指定路径

https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/archive/refs/tags/v-2.1.2.tar.gz

tar -zxvf datax-web-2.1.2.tar.gz

在/bin下执行install.sh文件

sh install.sh

如果不想交互式执行，直接执行

sh install.sh -force

修改数据库配置

/datax-web-2.1.2/modules/datax-admin/conf/bootstrap.properties

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配置

安装完成之后，在项目目录： /datax-web-2.1.2/modules/datax-admin/bin/env.properties 配置邮件服务（可跳过）

# mail account
MAIL_USERNAME=""
MAIL_PASSWORD=""

此文件中包括一些默认配置参数，例如：server.port，具体查看文件。

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在项目目录下/datax-web-2.1.2/modules/datax-executor/bin/env.properties执行PYTHON_PATH的路径

# environment variables#JAVA_HOME=""SERVICE_LOG_PATH=${BIN}/../logs
SERVICE_CONF_PATH=${BIN}/../conf
DATA_PATH=${BIN}/../data## datax json文件存放位置
JSON_PATH=${BIN}/../json## executor_port
EXECUTOR_PORT=9999## 保持和datax-admin端口一致
DATAX_ADMIN_PORT=## PYTHON脚本执行位置
#PYTHON_PATH=/home/hadoop/install/datax/bin/datax.py
PYTHON_PATH=/home/opt/datax/datax/bin/datax.py## dataxweb 服务端口
SERVER_PORT=9504#PID_FILE_PATH=${BIN}/service.pid#debug 远程调试端口
#REMOTE_DEBUG_SWITCH=true
#REMOTE_DEBUG_PORT=7004

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启动

一键启动所有服务

sh /home/opt/datax/datax-web-2.1.2/bin/start-all.sh

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启动成功后会显示两个进程

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一键停用所有服务

sh /home/opt/datax/datax-web-2.1.2/bin/stop-all.sh

WebUI

部署完成后，在浏览器输入http://ip:9527/index.html就可以访问对应的直接面（IP为datax-admin部署所在的服务器IP，port为datax-admin指定的运行端口）

输入用户名 admin 密码 123456就可以直接访问系统

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