背景

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。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。

图数据库是属于newsql/nosql, 近几年比较火热的数据库类型，广泛用于金融风控，社交，制造等领域

《datax关系/图数据插件设计说明书》介绍关系/图转换插件，该插件属于数据同构同步，模型一致，属性名称一致，优点是自动化高，不用多大干预，适合生成中间数据，特别是，关系数据库系统与图数据库系统不在同一网段，网络不稳定，同步尽量简单显得很重要

然而，实际的情况是，目标数据模式设计与源数据不同，包括模型和规范，这时候需要高度可配置的转换组件，基于规则的转换(RBT)组件为此而开发，使用规则改造和构建record，提供高度可配置的同时，不失通用性

因此，关系/图转换插件和基于规则的转换(RBT)组件两者互为补充，前者负责不同系统群，网段间大批量数据同步，后者负责数据分发，异构转换

参考和术语

RBT 基于规则的转换

Neo4j Driver record/Datax record 本文有两个Record, 一个是neo4j驱动查询返回集，一个是datax传递数据，注意区分

ETL Extract-Transform-Load的缩写， 数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端

图数据库 neo4j，tiger graph，nebula graph

datax原理介绍编辑

*官方图，Transport处是Channel，本人觉得不太准确，应为Transport

> 作业分解为任务，任务分组，最后调度器调度任务(组)

*作业分片和任务分组没有在高可用中

> 调度器负责分派资源执行任务(组)，TaskEecutor执行任务

> transport包括数据交换(exchanger)，数据转换(transformer)，交换数据字节数/记录数的统计(channel)

技术架构

与rdb2graph相似，分两个阶段同步，节点节点/关系阶段，调度引擎驱动

模式 生成图模式，图模式属性列表保证record列顺序

*datax核心理念星型结构，reader和writer可以切换，导致record非常简单，只有属性值，没有key，因此reader和writer读写需自行保证顺序一致

Datax 没有集成spring/springboot，源dao和图dao的切换使用SPI机制(TBD)

xql/规则 两者作用有重叠，xql使用数据库自身的方法步处理字段，规则认为处理功能强大，但需配置脚本

数据处理架构：

Reader 源dao 源数据读取，xql查询语句，使用SPI载入不同的dao实现不同类型数据源的切换

Wrirer 源dao生成Record，调用转换规则，转换规则链式执行，输出新的record

GraphDao 接受Record，写入目标数据库

转换设计

界面原型很好的展示转换的设计

> 左：目标图模型的节点/关系 可以用户输入，也支持使用图schema生成，整个图模型关联同步作业

> 右：规则内置工具类, 规则通过别名，如 su,nu引用

> 中：转换设置，xql源数据的查询语句；转换规则

阶段xql，需要固定字段，_origId，返回源数据库Id，用于构建关系

关系xql，需有两个系统字段"_fromId"和"_toId"规定返回from/to节点的id

规则针对record，可以修改recored和column

对应的转换模型：

RbTransformer没有继承datax的Transformer，主要考虑独立性，不绑定任何ETL

图数据库扫描

扫描组件负责扫描图数据模式

图数据模式是free的，通过获取数据，分析数据构建schema，并且尽可能获取全面

*扫描schema不一定正确，例如，最多属性的节点不一定包括所有的属性，这种情况需要后期人工干预

图schema模型：

datax读写插件

图转换是RBT组件的应用，插件实现比较简单，这里不介绍

工程介绍

web 控制管理台后端，支持构建转换UI

record 继承datax record

rb-transformer 基于规则转换组件，内含规则组件

reader/writer datax读写插件

源码

基于规则的转换组件，用于datax转换-Java文档类资源-CSDN文库

示例

介绍如何使用RBT组件，展示效果

示例场景

模型映射场景 rental+payment 合成 trade节点，相应地，关系变更

字段更名场景 字段格式 下杆 改为 驼峰

值变更场景 staff.email 修改为 jwis.cn域 测试

datax record变更场景 合并rental和payment的last_update，取最近的

扫描/序列化图schema

前面介绍，图schema用于保证datax record读写顺序，类型识别

目前支持序列化存储于xml

形态与转换设置一致

转换配置

以trade为示例，转换(Transform)由两部分组成，xql/规则

规则语法类似js脚本，可引用工具类处理column

效果

蓝色的是trade

trade 聚合了rental和payment的属性；属性驼峰格式；_origId是源payment的Id，用于构建关系；lastUpdate是源有rental和payment 较大的lastUpdate

源模型rental和payment聚合而成，源有的rental和customer关系，payment和customer关系指向trade

附录

规则引擎组件

规则引擎使用apache commons的jexl的JexlScript，支持if，else等控制操作符

neo4j record解释组件

RBT使用neo4j Driver，Record类作为查找返回结果集，Record是多类型集合聚合类，为了方便使用，需要开发组件解释Record，抓取数据

RecordReader

支持单例列表，多列列表，投射查询等多种返回形态，使用模板技术直接返回具体类型

调用者具体化返回类型

neo4j 分页组件

大规模数据同步，需使用分页读取数据，neo4j cql关键字skip/limit支持分页

分页使用neo4j的skip/limit，当返回小于limit认为到最后一页

调用者使用迭代方式，手动翻页