一、DataX3.0概述
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。
请看下图：
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作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。
当前使用状况：
DataX在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了6年之久。目前每天完成同步8w多道作业，每日传输数据量超过300TB。
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：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
2、Writer： Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。
3、Framework：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。
三、插件体系
DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。
DataX目前支持数据如下：
四、DataX3.0核心架构
DataX 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，按一个DataX作业生命周期的时序图，从整体架构设计非常简要说明DataX各个模块相互关系。
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
五、DataX调度流程：
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odbs里面。 DataX的调度决策思路是：
1、DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。
2、根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
3、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。
六、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
七、json配置文件模板说明
{
"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
}
}
}
}
{
"job":{
"setting":{
"speed":{
"channel":1
}
},
"content":[
{
"reader":{
"name":"sqlserverreader",
"parameter":{
"username":"xxxx",
"password":"xxxx",
"column":[
"UserGroupId",
"Name"
],
"connection":[
{
"table": [
"UserGroups"
],
"jdbcUrl":[
"jdbc:sqlserver://xxxx:1433;DatabaseName=TEST"
]
}
]
}
},
"writer":{
"name":"mysqlwriter",
"parameter":{
"username":"xxxx",
"password":"xxxx",
"column":[
"user_group_id",
"user_group_name"
],
"connection":[
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://xxxx:3306/test_recruit",
"table": ["gcp_user_groups"]
}
],
"visible":false,
"encoding":"UTF-8"
}
}
}
]
}
}
八、datax-web安装
1、参考官方的安装，包可以这里下载
https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/blob/master/doc/datax-web/datax-web-deploy.md
2、在选定的安装目录，解压安装包
tar -zxvf datax-web-{VERSION}.tar.gz
3、执行安装脚本(需要安装数据库mysql)
[root@roobbin datax-web-2.1.2]# ./bin/install.sh 2020-10-17 10:00:09.430 [INFO] (22745) Creating directory: [/usr/local/datax-web-2.1.2/bin/../modules]. 2020-10-17 10:00:09.459 [INFO] (22745) ####### Start To Uncompress Packages ###### 2020-10-17 10:00:09.462 [INFO] (22745) Uncompressing.... Do you want to decompress this package: [datax-admin_2.1.2_1.tar.gz]? (Y/N)y 2020-10-17 10:00:17.298 [INFO] (22745) Uncompress package: [datax-admin_2.1.2_1.tar.gz] to modules directory Do you want to decompress this package: [datax-executor_2.1.2_1.tar.gz]? (Y/N)
按照提示输入数据库地址，端口号，用户名，密码以及数据库名称，大部分情况下即可快速完成初始化。 如果服务上并没有安装mysql命令，则可以取用目录下/bin/db/datax-web.sql脚本去手动执行，完成后修改相关配置文件
vi ./modules/datax-admin/conf/bootstrap.properties #Database #DB_HOST= #DB_PORT= #DB_USERNAME= #DB_PASSWORD= #DB_DATABASE=
在项目目录下/modules/datax-execute/bin/env.properties 指定PYTHON_PATH的路径
vi ./modules/{module_name}/bin/env.properties
### 执行datax的python脚本地址
PYTHON_PATH=
### 保持和datax-admin服务的端口一致；默认是9527，如果没改datax-admin的端口，可以忽略
DATAX_ADMIN_PORT=
4、启动DataX_web
./bin/start-all.sh
进入可视化界面
http://ip:9527/index.html
登陆用户名admin 密码123456
over!
原文：https://www.cnblogs.com/gide/p/14958154.html