预备
- DataX介绍
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。
- 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。
- 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。
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。
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。
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。
Github下载地址:https://github.com/alibaba/DataX#quick-start
- 环境准备
- JDK1.8
- Python2.x (3.x会导致语法错误,可以修改后使用)
2.1 cmd窗口中输入CHCP 65001 防止中文乱码
2.2 python3出现语法错误是因为 /bin 目录下 py文件的print没有(),可以自行修改
测试
- 解压下载的DataX后测试
cd %DATAX_HOME%\bin
# %DATAX_HOME% 为你自己的解压路径
# 查看mysql json文件模板
python datax.py -r mysqlreader -w mysqlmwriter
# 可以替换参数查看对应数据库的json模板
# 或者直接在 %DATAX_HOME%\plugin 中查看
- 编辑自己的mysql的json模板
vim %DATAX_HOME%\job\mysql2mysql.json
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"column": ["id","name"], // "*"默认所有列,支持列裁剪,列换序
"connection": [
{
// 也可以使用自定义sql语句获取需要读取的值
// "querySql": ["SELECT id,name FROM student where id>'5000' ;"],
"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true"],
"table": ["student"] // 可以支持多张表同时抽取
}
],
"password": "*****",
"username": "*****",
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"column": ["id","name"],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost/test",
"table": ["student"]
}
],
"password": "*****",
"username": "*****",
"preSql": [], // 写入数据到目的表前,会先执行这里的标准语句。
"postSql":[], // 写入数据到目的表后,会执行这里的标准语句。
"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
"writeMode": "" // 默认insert ,可选insert/replace/update
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": 1
}
}
}
}
- 执行 mysql2mysql.json
python %DATAX_HOME%/bin/datax.py %DATAX_HOME%\job\mysql2mysql.json
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