什么是數據同步利器DataX，如何使用？
今天給大家分享一個阿里開源的數據同步工具DataX，在Github擁有14.8k的star，非常受歡迎，地址：https://github.com/alibaba/DataX
什么是 Datax?
DataX 是阿里云 DataWorks數據集成 的開源版本，使用Java 語言編寫，在阿里巴巴集團內被廣泛使用的離線數據同步工具/平臺。DataX 實現了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS, databend 等各種異構數據源之間高效的數據同步功能。
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應用場景有那些？
- 數據倉庫同步：DataX 可以幫助將數據從一個數據倉庫（如關系型數據庫、大數據存儲系統等）同步到另一個數據倉庫，實現數據的遷移、備份或復制。
- 數據庫遷移：當我們需要將數據從一個數據庫平臺遷移到另一個數據庫平臺時，DataX 可以幫助完成數據的轉移和轉換工作
- 數據集成與同步：DataX 可以用作數據集成工具，用于將多個數據源的數據進行整合和同步。它支持多種數據源，包括關系型數據庫、NoSQL 數據庫、文件系統等，可以將這些數據源的數據整合到一個目標數據源中。
- 數據清洗與轉換：DataX 提供了豐富的數據轉換能力，可以對數據進行清洗、過濾、映射、格式轉換等操作。這對于數據倉庫、數據湖和數據集市等數據存儲和分析平臺非常有用，可以幫助提高數據質量和一致性。
- 數據備份與恢復：DataX 可以用于定期備份和恢復數據。通過配置定時任務，可以將數據從源端備份到目標端，并在需要時進行數據恢復。
DataX支持那些數據源？
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架構設計
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DataX作為離線數據同步框架，采用Framework + plugin架構構建。將數據源讀取和寫入抽象成為Reader/Writer插件，納入到整個同步框架中。
- Reader：Reader為數據采集模塊，負責采集數據源的數據，將數據發送給Framework。
- Writer：Writer為數據寫入模塊，負責不斷向Framework取數據，并將數據寫入到目的端。
- Framework：Framework用于連接reader和writer，作為兩者的數據傳輸通道，并處理緩沖，流控，并發，數據轉換等核心技術問題。
DataX 開源版本支持單機多線程模式完成同步作業運行，如下圖
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- DataX完成單個數據同步的作業，稱之為Job，DataX接受到一個Job之后，將啟動一個進程來完成整個作業同步過程。DataX Job模塊是單個作業的中樞管理節點，承擔了數據清理、子任務切分(將單一作業計算轉化為多個子Task)、TaskGroup管理等功能。
- DataXJob啟動后，會根據不同的源端切分策略，將Job切分成多個小的Task(子任務)，以便于并發執行。Task便是DataX作業的最小單元，每一個Task都會負責一部分數據的同步工作。
- 切分多個Task之后，DataX Job會調用Scheduler模塊，根據配置的并發數據量，將拆分成的Task重新組合，組裝成TaskGroup(任務組)。每一個TaskGroup負責以一定的并發運行完畢分配好的所有Task，默認單個任務組的并發數量為5。
- 每一個Task都由TaskGroup負責啟動，Task啟動后，會固定啟動Reader—>Channel—>Writer的線程來完成任務同步工作。
- DataX作業運行起來之后， Job監控并等待多個TaskGroup模塊任務完成，等待所有TaskGroup任務完成后Job成功退出。否則，異常退出，進程退出值非0
DataX調度流程
舉例來說，用戶提交了一個DataX作業，并且配置了20個并發，目的是將一個100張表的mysql數據同步到odps里面。DataX的調度決策是：
- Job根據分表切分成了100個Task。
- 根據20個并發，DataX計算需要分配4個TaskGroup。
- 4個TaskGroup平分切分好的100個Task，每一個TaskGroup負責5個并發共計運行25個Task。
如何使用 Datax?
點擊datax 下載，下載后解壓至本地某個目錄，如下圖
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用例說明
這里為了方便演示，我們同步MySQL的user_info表至MySQL的ods_test_mysql_user_info_m，同步條件為更新時間字段，如下
在實際工作中你可以選擇不同類型的數據源測試
drop table ods_test_mysql_user_info_m
CREATE TABLE `user_info` (
`id` int NOT NULL COMMENT 'ID',
`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '名稱',
`sex` tinyint NOT NULL COMMENT '性別 1男 2女',
`phone` varchar(11) COMMENT '手機',
`address` varchar(1000) COMMENT '地址',
`age` int COMMENT '年齡',
`create_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '創建時間',
`update_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '修改時間',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='用戶信息表';
CREATE TABLE `ods_test_mysql_user_info_m` (
`id` int NOT NULL COMMENT 'ID',
`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '名稱',
`sex` tinyint NOT NULL COMMENT '性別 1男 2女',
`phone` varchar(11) COMMENT '手機',
`address` varchar(1000) COMMENT '地址',
`age` int COMMENT '年齡',
`create_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '創建時間',
`update_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '修改時間',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='用戶信息數倉表';在user_info表中插入數據如下
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創建作業的配置文件（json格式）
在 datax 的 script 目錄，創建ods_test_mysql_user_info_m.json文件，配置如下，mysqlreader表示讀取端，mysqlwriter表示寫入端
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"column": ["id","name","sex","phone","address","age","create_time","update_time"],
"splitPk": "id",
"connection": [
{
"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"],
"table": ["user_info"]
}
],
"password": "root",
"username": "root",
"where": "update_time > '${updateTime}' "
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"writeMode": "replace",
"column": ["id","name","sex","phone","address","age","create_time","update_time"],
"connection": [
{
"jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false",
"table": ["ods_test_mysql_user_info_m"]
}
],
"username": "root",
"password": "root",
"preSql": [],
"session": [
"set session sql_mode='ANSI'"
]
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "5"
}
}
}
}創建執行腳本
為了更貼合實際，寫一個調度腳本sync.sh支持動態參數來執行任務
#!/bin/bash
## 執行示例 sh /Users/weizhao.dong/Documents/soft/datax/datax-script/call.sh /Users/weizhao.dong/Documents/soft/datax/datax-script/dwd_g2park_inout_report_s.json 1
jsnotallow=$1
echo '執行腳本:'$jsonScript
interval=$2
echo "時間間隔(分鐘):"$interval
now_time=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
echo "當前時間："$now_time
update_time=$(date -v -${interval}M '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#linux 更新時間獲取
#update_time=$(date -d "${now_time} $interval minute ago" +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
echo "更新時間："$update_time
#執行
python3 /Users/weizhao.dong/Documents/soft/datax/bin/datax.py $jsonScript -p "-DupdateTime='${update_time}'"假設我們要執以上ods_test_mysql_user_info_m.json腳本，并且同步十分鐘之前的數據，如下
./sync.sh ods_test_mysql_user_info_m.json 10測試
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執行./sync.sh ods_test_mysql_user_info_m.json 10進行同步
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以上結果可能有些人有疑問，就三條數據執行時間為 10s，其實這個 10s主要是初始化時間，耗時過長，同步的數據量多了優勢就體現出來了，以下為實際生產同步數據結果，可以看到同步63102條耗時22s
推薦用法
以上我們只是通過一個簡單的示例來演示了dataX如何使用，如果只是一次性同步，沒問題，但是如果是周期性進行同步，有以下幾種方式推薦
crontab調度
這種方式是最簡單的，可以使用操作系統中的crontab定時調度，通過crontab -e編輯corn 任務，添加對應腳本即可
海豚調度器
在種方式在大數據領域用的比較多，典型場景就是 mysql 同步到數倉，海豚調度器內置了 datax 并且提供了圖形化配置界面，配置起來非常方便
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同時每次執行都有記錄，并且都有對應的日志
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定時任務框架（elasticjob/xxl-job）
定時調度框架都支持調度 shell 腳本，通過傳入對應參數也可執行
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