Datax学习

DataX学习

DataX3.0概览

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。学习可见官网资料(https://github.com/alibaba/DataX)。

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。

DataX框架设计

image.png

  • 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。

DataX插件体系

image.png image.png

DataX核心架构

datax_arch

DataX六大核心优势

可靠的数据质量监控

丰富的数据转换功能

精准的速度控制

强劲的同步性能

健壮的容错机制

极简的使用体验

DataX与sqoop对比

功能DataXSqoop
运行模式单进程多线程MR
分布式不支持，可以通过调度系统规避支持
流控有流控功能需要定制
统计信息已有一些统计，上报需定制没有，分布式的数据收集不方便
数据校验在core部分有校验功能没有，分布式的数据收集不方便
监控需要定制需要定制

DataX部署

1.下载datax jar包

地址：(https://github.com/alibaba/DataX?tab=readme-ov-file)

2.上传jar包 解压并配置环境变量

tar -zxvf datax.tar.gz 
#添加环境变量
DATAX_HOME=/usr/local/soft/datax
export PATH=$DATAX_HOME/bin:$PATH
#生效
source /etc/profile

3.自检

#给bin目录下的datax.py赋予执行权限
chmod +x datax.py 
#查看是否成功安装
python ./bin/datax.py ./job/job.json

DataX使用

在bigdata30目录下创建datax_jsons文件夹用于存储脚本

mkdir datax_jsons

小例子：创建stream2stream.json

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel":1
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0,
                "percentage": 0.02
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader",
                    "parameter": {
                        "column" : [
                            {
                                "value": "我是",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "value": "大",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "value": "帅",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "value": "哥",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "value": "哈哈哈",
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "sliceRecordCount": 10 // 打印次数
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": true,   //是否打印
                        "encoding": "UTF-8"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

运行 datax.py stream2stream.json

结果：

image.png

DataX配置文件格式

编写json文件的步骤：

1、根据你确定的reader和writer来使用命令生成对应的模板

2、去github上找到对应参数值的写法，主要是看参数是否是必须项，有什么影响

如果你不知道怎么写模版 可以去官网查看 或者使用如下命名查看DataX配置文件模板。

datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter #以mysql-->hdfs为例

生成模版：

解读：json最外层是一个job，job包含setting和content两部分，其中setting用于对整个job进行配置，content用户配置数据源和目的地。

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [], 
                                "table": []
                            }
                        ], 
                        "password": "", 
                        "username": "", 
                        "where": ""
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter", 
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "compress": "", 
                        "defaultFS": "", 
                        "fieldDelimiter": "", 
                        "fileName": "", 
                        "fileType": "", 
                        "path": "", 
                        "writeMode": ""
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": ""
            }
        }
    }
}

然后，可以根据官网给出的样例进行更改：

image.png

在参数说明中还能了解哪些参数必选和默认值等内容：

image.png

类型转换

image.png

mysql2hdfs

更改模版：

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "CId",
                            "Cname",
                            "Tid"
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/Y1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"], 
                                "table": ["Course"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root" 
                        // where不是必选项 直接删掉
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "name": "CId",
                                "type": "String"
                            },
                            {
                                "name": "Cname",
                                "type": "String"
                            },
                            {
                                "name": "Tid",
                                "type": "String"
                            }
                        ],  
                        //"compress": "NONE",      // 是否压缩   不是必选项删掉
                        "defaultFS": "hdfs://master:9000", 
                        "fieldDelimiter": ",", // 列分隔符
                        "fileName": "Course", 
                        "fileType": "text",   // 文件类型
                        "path": "/bigdata30/dataxout1", 
                        "writeMode": "append"   //hdfswriter写入前数据清理处理模式
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

运行报错 ： 路径不存在 说明要提前创建路径

hdfs dfs -mkdir /bigdata30/dataxout1

运行：

datax.py mysql2hdfs.json

成功 hdfs出现文件：

image.png

查看文件内容：

image.png

mysql2mysql

场景：将Y1数据库中的Course表同步到datax1数据库中

生成 MySQL 到 MySQL 同步的模板：

datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter

查看官网mysqlwrite模版，写出自己的模版

在datax数据库中新建Course表

create table if not exists datax1.Course(
    CId varchar(10),
    Cname nvarchar(10),
    TId varchar(10)
)

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "CId",
                            "Cname",
                            "Tid"
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/Y1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"], 
                                "table": ["Course"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root" 
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "CId",
                            "Cname",
                            "Tid"
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://master:3306/datax1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", 
                                "table": ["Course"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root", 
                        "writeMode": "insert"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

运行

datax.py mysql2mysql.json

结果 在datax数据库中的Course表中出现数据：

image.png

mysql2hive

场景：

将mysql中的Studnet表数据同步到hive中的Students表中

查看模版

datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter

在hive中建表

create table bigdata30.Students(
    Sid STRING,
    Sname STRING,
    Sage DATE,
    Ssex STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

编写配置文件mysql2hive.json

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "SId",
                            "Sname",
                            "Sage",
                            "Ssex"
                
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/Y1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"], 
                                "table": ["Student"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root" 
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "name": "SId",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "Sname",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "Sage",
                                "type": "Date"
                            },
                            {
                                "name": "Ssex",
                                "type": "string"
                            }
                        ], 
                        "defaultFS": "hdfs://master:9000", 
                        "fieldDelimiter": ",",
                        "fileName": "students", 
                        "fileType": "text",  
                        "path": "/user/hive/warehouse/bigdata30.db/students", 
                        "writeMode": "append"  
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

运行

datax.py mysql2hive.json

hive students表中出现数据

image.png

hdfs2mysql == hive2mysql

场景：

将hive中的t_movie1表中的数据传入mysql中

查看模版

datax.py -r hdfsreader -w mysqlwriter

根据官方文档编写配置文件

DataX 内部类型Hive表 数据类型
LongTINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT
DoubleFLOAT,DOUBLE
StringString,CHAR,VARCHAR,STRUCT,MAP,ARRAY,UNION,BINARY
BooleanBOOLEAN
DateDate,TIMESTAMP

先在mysq建一张输出表

create table if not exists datax1.datax_out1(
    id bigint,
    name varchar(100),
    types varchar(100),
    shengfen varchar(10)
)CHARSET = utf8 COLLATE utf8_general_ci;

编辑配置文件

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "index": 0,
                                "type": "long"
                               },
                               {
                                "index": 1,
                                "type": "string"
                               },                           
                               {
                                "index": 2,
                                "type": "string"
                               },                           
                               {
                                "type": "string",    // 给一个定值
                                "value":"学生"
                               }
                        ], 
                        "defaultFS": "hdfs://master:9000", 
                        "encoding": "UTF-8", 
                        "fieldDelimiter": ",", 
                        "fileType": "text", 
                        "path": "/user/hive/warehouse/bigdata30.db/t_movie1/*"
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "types",
                            "shengfen"
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://master:3306/datax1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", 
                                "table": ["datax_out1"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root", 
                        "writeMode": "insert"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

运行 mysql中的datax_out1表中出现数据

image.png

mysql2hbase

场景

将mysql中的datax_out1表数据写入hbase中的datax_tb1中

查看模版

datax.py -r mysqlreader -w hbase20xsqlwriter  #hbase的版本是2.2.7

HBase20xsqlwriter实现了向hbase中的SQL表(phoenix)批量导入数据的功能。Phoenix因为对rowkey做了数据编码，所以，直接使用HBaseAPI进行写入会面临手工数据转换的问题，麻烦且易错。本插件提供了SQL方式直接向Phoenix表写入数据。

  • 仅支持通过Phoenix QeuryServer导入数据，因此您Phoenix必须启动QueryServer服务才能使用本插件

所以我们不使用这种，使用Hbase11XWriter，根据官方文档挑选出必选的参数

官方文档：hbase11xwriter/doc/hbase11xwriter.md

在hbase中新建表

create 'datax_tb1','info'

编写配置文件 mysql2hbase.json

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "types",
                            "shengfen"
                
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/datax1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"], 
                                "table": ["datax_out1"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root" 
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hbase11xwriter",
                    "parameter": {
                      "hbaseConfig": {
                        "hbase.zookeeper.quorum": "master:2181,node1:2181,node2:2181"
                      },
                      "table": "datax_tb1",
                      "mode": "normal",
                      "rowkeyColumn": [
                          {
                            "index":0,
                            "type":"long"
                          }
                      ],
                      "column": [
                        {
                          "index":1,
                          "name": "info:name",
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "index":2,
                          "name": "info:types",
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "index":3,
                          "name": "info:shengfen",
                          "type": "string"
                        }
                      ],
                      "encoding": "utf-8"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

运行 扫描datax_tb1表：

image.png

hbase2mysql

场景

将hbase中的datax_tb1表数据写入mysql中的datax_out2中

查看模版

datax.py -r hbase11xreader -w mysqlwriter

官方文档：hbase11xreader/doc/hbase11xreader.md

先在mysql中建表：

create table if not exists datax1.datax_out2(
    id bigint,
    name varchar(100),
    types varchar(100),
    shengfen varchar(10)
)CHARSET = utf8 COLLATE utf8_general_ci;

编写配置文件 hbase2mysql.json

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hbase11xreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {
                                "name": "rowkey",
                                "type": "long"
                            },
                            {
                                "name": "info: name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "info: types",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "info: shengfen",
                                "type": "string"
                            }
                        ], 
                        "encoding": "utf-8", 
                        "hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.quorum": "master:2181,node1:2181,node2:2181"}, 
                        "mode": "normal",                       
                        "table": "datax_tb1"
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                            "Id",
                            "name",
                            "types",
                            "shengfen"
                        ], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://master:3306/datax1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", 
                                "table": ["datax_out2"]
                            }
                        ], 
                        "password": "123456", 
                        "username": "root", 
                        "writeMode": "insert"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

运行 mysql中的datax_out2中出现数据：

image.png

mysql增量同步到hive

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "age",
                            "gender",
                            "clazz",
                            "last_mod"
                        ],
                        "splitPk": "age",
                        "where": "id > 9",   //条件筛选
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "student"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://master:3306/datax1"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://master01:9000",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/user/hive/warehouse/bigdata30.db/dataxstudent",
                        "fileName": "student",
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "bigint"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "age",
                                "type": "INT"
                            },
                            {
                                "name": "gender",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "clazz",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "last_mod",
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "writeMode": "append",   // 增量导入   全量导入  truncate
                        "fieldDelimiter": ","
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 6
            }
        }
    }
}

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