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阿里离线数据同步工具 DataX 踩坑记录

haifeiWu
作者
haifeiWu
北京后端开发者,热爱分布式系统、中间件与 AI 工程,正在深入学习 Go 与 Rust。
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📌 本文原发布于掘金社区:阿里离线数据同步工具 DataX 踩坑记录

最近在做一些数据迁移相关工作,调研了一些工具,发现 DataX 是个不错的东西,所以安利给大家。那么 DataX 是什么呢?DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具,支持 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 等各种异构数据源之间高效的数据同步。

主要功能
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DataX 本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的 Reader 插件,以及向目标端写入数据的 Writer 插件,理论上 DataX 框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。同时 DataX 插件体系作为一套生态系统,每接入一套新数据源,即可实现与现有数据源的互通。具体介绍请移步DataX 介绍

系统要求
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  • Linux
  • JDK(1.8 以上,推荐 1.8)
  • Python(推荐 Python2.6.X)
  • Apache Maven 3.x (Compile DataX)
  • 设置 jvm 堆内存,堆内存要求大于 1g,否则会出现启动不了的情况
export JAVA_OPTS= -Xms1024m -Xmx1024m

快速开始
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部署 DataX
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下载后解压至本地某个目录,进入 bin 目录,即可运行同步作业:\

$ cd  {YOUR_DATAX_HOME}/bin    
$ python datax.py {YOUR_JOB.json}
  • 方法二、下载 DataX 源码,自己编译:DataX 源码
    (1)、下载 DataX 源码:

    $ git clone git@github.com:alibaba/DataX.git
    

    (2)、通过 Maven 打包:

    $ cd  {DataX_source_code_home}
    $ mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true
    

    打包成功,日志显示如下:

    [INFO] BUILD SUCCESS
    [INFO] -----------------------------------------------------------------
    [INFO] Total time: 08:12 min
    [INFO] Finished at: 2018-06-05T16:26:48+08:00
    [INFO] Final Memory: 133M/960M
    [INFO] -----------------------------------------------------------------
    

打包成功后的 DataX 包位于 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/ ,

生成配置文件
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  • 第一步、创建配置文件(JSON 格式)

    可以通过命令生成配置模板:

    python datax.py -r oraclereader -w mysqlwriter > oracle2mysql2.json
    

    在 {DataX_source_code_home} 的 plugin 目录下有 DataX 支持的所有 reader 与 writer
    通过命令生成的配置模板如下所示,楼主生成的 reader 与 writer 对应的是从 oracle 读取数据,向 MySQL 写数据。

    {
    "job": {
        "content": [{
            "reader": {
                "name": "oraclereader",
                "parameter": {
                    "column": ["*"],
                    "connection": [{
                        "jdbcUrl": ["*"],
                        "table": ["tb1"]
                    }],
                    "password": "***",
                    "username": "***"
                }
            },
            "writer": {
                "name": "mysqlwriter",
                "parameter": {
                    "column": ["*"],
                    "connection": [{
                        "jdbcUrl": "*",
                        "table": ["tb1"]
                    }],
                    "password": "**",
                    "preSql": [],
                    "session": [],
                    "username": "**",
                    "writeMode": "insert"
                }
            }
        }],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "3"
            }
        }
    }
    }
    
  • 最后:启动 DataX

    $ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
    $ python datax.py ./oracle2mysql2.json
    
  • 同步结束,显示日志如下:

    ...
    2018-06-05 11:20:25.263 [job-0] INFO  JobContainer - 
    任务启动时刻                    : 2018-06-05 11:20:15
    任务结束时刻                    : 2018-06-05 11:20:25
    任务总计耗时                    :                 10s
    任务平均流量                    :              205B/s
    记录写入速度                    :              5rec/s
    读出记录总数                    :                  50
    读写失败总数                    :                   0
    

小结
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相对来说 DataX 上手使用起来还是比较容易的,但是令楼主比较犯难的就是不能在同一个配置文件里面同时写入不同数据库的表,要想读取多张表并写入就只能单独配置。但是也解决了楼主一些问题。

作 者:haifeiWu 原文链接:www.hchstudio.cn/article/201…版权声明:非特殊声明均为本站原创作品,转载时请注明作者和原文链接。

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