【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述 

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门 

 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax类图

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】使用阿里云开源离线同步工具Datax实现数据同步 

3、 DataX类图

整个流程大致如下
 

启动步骤解析：
1、解析配置，包括job.json、core.json、plugin.json三个配置

2、设置jobId到configuration当中

3、启动Engine，通过Engine.start()进入启动程序

4、设置RUNTIME_MODEconfiguration当中

5、通过JobContainer的start()方法启动
6、依次执行job的preHandler()、init()、prepare()、split()、schedule()、- post()、postHandle()等方法。

7、init()方法涉及到根据configuration来初始化reader和writer插件，这里涉及到jar包热加载以及调用插件init()操作方法，同时设置reader和writer的configuration信息

8、prepare()方法涉及到初始化reader和writer插件的初始化，通过调用插件的prepare()方法实现，每个插件都有自己的jarLoader，通过集成URLClassloader实现而来

9、split()方法通过adjustChannelNumber()方法调整channel个数，同时执行reader和writer最细粒度的切分，需要注意的是，writer的切分结果要参照reader的切分结果，达到切分后数目相等，才能满足1：1的通道模型

10、channel的计数主要是根据byte和record的限速来实现的，在split()的函数中第一步就是计算channel的大小

11、split()方法reader插件会根据channel的值进行拆分，但是有些reader插件可能不会参考channel的值，writer插件会完全根据reader的插件1:1进行返回

12、split()方法内部的mergeReaderAndWriterTaskConfigs()负责合并reader、writer、以及transformer三者关系，生成task的配置，并且重写job.content的配置

13、schedule()方法根据split()拆分生成的task配置分配生成taskGroup对象，根据task的数量和单个taskGroup支持的task数量进行配置，两者相除就可以得出taskGroup的数量

14、schdule()内部通过AbstractScheduler的schedule()执行，继续执行startAllTaskGroup()方法创建所有的TaskGroupContainer组织相关的task，TaskGroupContainerRunner负责运行TaskGroupContainer执行分配的task。scheduler的具体实现类为ProcessInnerScheduler。

15、taskGroupContainerExecutorService启动固定的线程池用以执行TaskGroupContainerRunner对象，TaskGroupContainerRunner的run()方法调用taskGroupContainer.start()方法，针对每个channel创建一个TaskExecutor，通过taskExecutor.doStart()启动任务