Datax3.0使用说明

原文链接：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md

一、datax3.0介绍

1、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等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

2、DataX3.0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。

1. Reader：数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
2. Writer：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。
3. 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。

3、DataX3.0核心架构

1. 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
2. DataX调度流程：
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。

二、Datax3.0安装部署

1、环境准备

Linux
jdk 1.8
python 2.7.5（datax是由python2开发的）

2、datax下载地址

https://github.com/alibaba/DataX?spm=a2c4e.11153940.blogcont59373.11.7a684c4fvubOe1

查看安装成功：在bin目录下执行 python datax.py ../job/job.json

3、查看配置文件

在bin目录下已经给出了样例配置，但不同的数据源配置文件不一样。通过命令查看配置模板
# python datax.py -r {YOUR_READER} -w {YOUR_WRITER}
示例：[xxx@xxxbin]$ python datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter

4、Reader插件和Writer插件

DataX3.0版本提供的Reader插件和Writer插件，每种读插件都有一种和多种切分策略

"reader": {
    "name": "mysqlreader", #从mysql数据库获取数据（也支持sqlserverreader,oraclereader）
    "name": "txtfilereader", #从本地获取数据
    "name": "hdfsreader", #从hdfs文件、hive表获取数据
    "name": "streamreader", #从stream流获取数据（常用于测试）
    "name": "httpreader", #从http URL获取数据
    }
"writer": {
    "name":"hdfswriter", #向hdfs,hive表写入数据
    "name":"mysqlwriter ", #向mysql写入数据（也支持sqlserverwriter,oraclewriter）
    "name":"streamwriter ", #向stream流写入数据。（常用于测试）   
    }

5、json配置文件模板

1. 整个配置文件是一个job的描述；
2. job下面有两个配置项，content和setting，其中content用来描述该任务的源和目的端的信息，setting用来描述任务本身的信息；
3. content又分为两部分，reader和writer，分别用来描述源端和目的端的信息；
4. setting中的speed项表示同时起几个并发去跑该任务。

1. mysql_to_hive示例
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "querySql": "", #自定义sql,支持多表关联，当用户配置querySql时，直接忽略table、column、where条件的配置。
                        "fetchSize": ""， #默认1024，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，能够较大的提升数据抽取性能，注意，该值过大(>2048)可能造成DataX进程OOM
                        "splitPk": "db_id", #仅支持整形型数据切分；如果指定splitPk，表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片，如果该值为空，代表不切分，使用单通道进行抽取
                        "column": [], #"*"默认所有列,支持列裁剪，列换序
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://IP:3306/database?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"], 
                                "table": [] #支持多张表同时抽取
                            }
                        ],
                        "password": "",
                        "username": "",
                        "where": "" #指定的column、table、where条件拼接SQL，可以指定limit 10，也可以增量数据同步，如果该值为空，代表同步全表所有的信息
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "column": [], #必须指定字段名，字段类型，{"name"："","tpye":""}
                        "compress": "", #hdfs文件压缩类型，默认不填写意味着没有压缩。其中：text类型文件支持压缩类型有gzip、bzip2;orc类型文件支持的压缩类型有NONE、SNAPPY（需要用户安装SnappyCodec）。 
                        "defaultFS": "", #Hadoop hdfs文件系统namenode节点地址。
                        "fieldDelimiter": "", #需要用户保证与创建的Hive表的字段分隔符一致
                        "fileName": "", #HdfsWriter写入时的文件名,需要指定表中所有字段名和字段类型，其中：name指定字段名，type指定字段类型。 
                        "fileType": "", #目前只支持用户配置为”text”或”orc”
                        "path": "", #存储到Hadoop hdfs文件系统的路径信息,hive表在hdfs上的存储路径
                        "hadoopConfig": {} #hadoopConfig里可以配置与Hadoop相关的一些高级参数，比如HA的配置。 
                        "writeMode": "" #append，写入前不做任何处理，文件名不冲突;nonConflict，如果目录下有fileName前缀的文件，直接报错。 
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": { #流量控制
                "byte": 1048576, #控制传输速度，单位为byte/s，DataX运行会尽可能达到该速度但是不超过它
                "channel": ""  #控制同步时的并发数
                    }
            "errorLimit": { #脏数据控制
                "record": 0 #对脏数据最大记录数阈值（record值）或者脏数据占比阈值（percentage值，当数量或百分比，DataX Job报错退出
            }
        }
    }
}

2. hive_to_mysql示例
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "column": [], #"*"默认所有列,指定Column信息时，type必须填写，index/value必须选择其一。 
                        "defaultFS": "", #hdfs文件系统namenode节点地址
                        "encoding": "UTF-8", #默认UTF-8
                        "nullFormat": "", #文本文件中无法使用标准字符串定义null(空指针),例如:nullFormat:”\N”，那么如果源头数据是”\N”
                        "compress": "", #orc文件类型下无需填写
                        "hadoopConfig": {}, #hadoopConfig里可以配置与Hadoop相关的一些高级参数，比如HA的配置。 
                        "fieldDelimiter": ",", #默认",";读取textfile数据时，需要指定字段分割符，HdfsReader在读取orcfile时，用户无需指定字段分割符
                        "fileType": "orc", #文件的类型，目前只支持用户配置为”text”、”orc”、”rc”、”seq”、”csv”。 
                        "path": "" #文件路径,支持多文件读取，可以使用"*"，也可以指定通配符遍历多文件,单文件只能单线程，多文件可以多线程，线程并发数通过通道数指定
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "column": [], #必须指定，不能留空；如果要依次写入全部列，使用表示, 例如: "column": [""]，强烈不建议
                        "batchSize": "", #默认值1024 一次性批量提交的记录数大小，该值可以极大减少DataX与Mysql的网络交互次数，并提升整体吞吐量。但是该值设置过大可能会造成DataX运行进程OOM情况。
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://IP:3306/database?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
                                "table": [] #支持写入一个或者多个表。当配置为多张表时，必须确保所有表结构保持一致。
                            }
                        ],
                        "password": "",
                        "preSql": [], #写入数据到目的表前，会先执行这里的标准语句。例在导入表前先进行删除操作：["delete from 表名"]
                        "postSql":[], #写入数据到目的表后，会执行这里的标准语句。（原理同 preSql ）
                        "session": [], #DataX在获取Mysql连接时，执行session指定的SQL语句，修改当前connection session属性
                        "username": "",
                        "writeMode": "" #默认insert ，可选insert/replace/update 
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": ""
            }
            "errorLimit": { #脏数据控制
                "record": 0 #对脏数据最大记录数阈值（record值）或者脏数据占比阈值（percentage值，当数量或百分比，DataX Job报错退出
            }
        }
    }
}

三、Datax3.0使用

# trail_pigeon导入hive

#hive里面建表

CREATE TABLE ods_db_bidata.trail_pigeon (
order_id int ,
order_apply_time string
)
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB");

#建shell脚本，执行python脚本前先清空目标表

#!/bin/bash

hive_db=ods_db_bidata
hive_table=trail_pigeon

hive -e "truncate table ${hive_db}.${hive_table}"

python /opt/app/datax/bin/datax.py /opt/app/datax/job/mysql2hive/trail_pigeon.json

#写json配置文件
{
"job": {
"content": [{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"column": ["*"],
"splitPk": "order_id",
"connection": [{
"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://ip:3306/bidata?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"],
"table": ["trail_pigeon"]
}],
"password": "password",
"username": "username",
"where": ""
}
},
"writer": {
"name": "hdfswriter",
"parameter": {
"column": [{"name": "order_id","type": "int"},
{"name": "order_apply_time","type": "string"}
],
"compress": "SNAPPY",
"defaultFS": "hdfs://192.168.0.127:8020",
"fieldDelimiter": "\u0001",
"fileName": "trail_pigeon",
"fileType": "orc",
"path": "/hive/warehouse/ods_db_bidata.db/trail_pigeon",
"writeMode": "nonConflict"
}
}
}],
"setting": {
"speed": {
"channel": "5"
}
}
}
}