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DataX的简单使用

DataX的简单使用

作者: 多彩海洋 | 来源:发表于2020-02-04 11:41 被阅读0次

    1. datax简介

    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。

    2.datax的架构

    image.png

    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。

    image.png

    和flume的设计相似,分为source,channel,sink三个部分,Reader和Writer组件通过脚本配置。

    3.datax的使用

    运行自检脚本:cd datax/bin
    python datax.py datax/job/job.json

    能正常运行则安装成功。

    查看配置模版
    python datax.py -r streamreader -w streamwriter

    [root@hadoop1 bin]# pwd
    /home/installed/datax/bin
    [root@hadoop1 bin]# python datax.py -r streamreader -w streamwriter
    
    DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
    Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.
    
    
    Please refer to the streamreader document:
         https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md 
    
    Please refer to the streamwriter document:
         https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md 
     
    Please save the following configuration as a json file and  use
         python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json 
    to run the job.
    
    {
        "job": {
            "content": [
                {
                    "reader": {
                        "name": "streamreader", 
                        "parameter": {
                            "column": [], 
                            "sliceRecordCount": ""
                        }
                    }, 
                    "writer": {
                        "name": "streamwriter", 
                        "parameter": {
                            "encoding": "", 
                            "print": true
                        }
                    }
                }
            ], 
            "setting": {
                "speed": {
                    "channel": ""
                }
            }
        }
    }
    
    

    最后,从任意数据源到数据仓库查看文档模版即可

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