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DataX框架技术说明

DataX3.0设计框架

DataX是一个高效的数据集成框架，主要用于实现数据源与目标端的高效同步。其核心架构分为Reader、Writer和Framework三个模块，分别承担数据采集、数据写入和数据传输的功能。

• Reader（数据采集模块）：负责从多种数据源（如MySQL、ODPS等）读取数据，并将数据发送给Framework。
• Writer（数据写入模块）：接收来自Framework的数据，按照指定规则将数据写入目标端数据库或数据仓库。
• Framework（数据传输核心）：作为Reader和Writer的桥梁，负责数据的缓冲、流控、并发处理以及数据转换等核心功能。

DataX3.0核心架构

DataX3.0的核心架构通过Job、Task和TaskGroup三大模块，实现了数据同步的高效执行。Job作为作业管理模块，负责整体协调和监控；Task则是数据同步的最小执行单元，负责具体数据的读取和写入；TaskGroup模块用于管理并发执行的多个Task。

• Job模块：负责接收并管理单个作业，处理数据清理、子任务切分以及TaskGroup的创建。
• Task切分：根据配置策略，将单个Job拆分为多个Task，充分利用计算资源。
• TaskGroup管理：通过Scheduler模块实现Task的并发执行，默认每个TaskGroup支持5个并发Task。
• Task执行机制：每个Task启动后，固定启动Reader→Channel→Writer的线程完成数据同步任务。Job模块负责监控所有TaskGroup的执行状态，确保作业成功完成。

DataX脚本初试

DataX的用户界面简洁易用，支持通过配置文件实现复杂的数据集成任务。以下是常见Reader和Writer配置示例：

Reader配置示例

"reader": {
    "name": "mysqlreader",
    "parameter": {
        "username": "Username",
        "password": "Password",
        "column": ["id", "name"],
        "splitPk": "id",
        "connection": [{
            "table": ["tableName"],
            "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://172.16.4.37:3306/db1"]
        }]
    }
}

2. ODPS Reader：

"reader": {
    "name": "odpsreader",
    "parameter": {
        "accessId": "accessId",
        "accessKey": "accessKey",
        "project": "targetProjectName",
        "table": "tableName",
        "partition": ["all_query_conditions"],
        "column": ["customer_id", "nickname"],
        "packageAuthorizedProject": "yourCurrentProjectName",
        "splitMode": "record",
        "odpsServer": "http://xxx/api"
    }
}

Writer配置示例

3. MySQL Writer：

"writer": {
    "name": "mysqlwriter",
    "parameter": {
        "writeMode": "insert",
        "username": "Username",
        "password": "Password",
        "column": ["id", "k", "c", "pad"],
        "session": ["set session innodb_lock_wait_timeout=1000"],
        "preSql": ["delete from tableName"],
        "connection": [{
            "jdbcUrl": "jdbc:mysql://172.16.4.37:3306/db2",
            "table": ["tableName"]
        }]
    }
}

2. ODPS Writer：

"writer": {
    "name": "odpswriter",
    "parameter": {
        "accessId": "accessId",
        "accessKey": "accessKey",
        "accountType": "aliyun",
        "column": ["id", "k", "c", "pad"],
        "odpsServer": "http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun-inc.com/api",
        "partition": "all_insert_conditions",
        "project": "ProjectName",
        "table": "tableName",
        "truncate": true
    }
}

脚本自动化调度

通过脚本实现每日自动化调度，可根据需求定制查询条件和写入分区条件。以下是常见脚本模板：

vim imp_data.sh

#vim imp_data.sh
#根据$1识别不同的数据集成任务名,根据$2识别分区，若有多个分区可继续使用$3、$4。
#为不同的数据集成脚本任务编写demo模版
#拷贝脚本demo为具体的具体的执行脚本
cp /home/admin/scripts/datax-${interface_name}-demo.json /home/admin/config/datax-${interface_name_pt}-dev.json
#查询条件、写入表分区条件判断
in_conditions=''
if [ ${interface_name} == 'mysqlqury2odps1' ]; then
    #根据数据集成任务名$1判断reader条件
    check_time=$2' '$3$4
    check_unixtime=`date -d "${check_time}" +%s`
    in_conditions='pt='$2' and _timestamp='${check_unixtime}'
elif [ ${interface_name} == 'mysqlqury2odps2' ]; then
    in_conditions='pt='$2' and hh='$3
fi
echo $in_conditions
out_conditions='ds='$2',hh='$3',mm='$4
if [ ! -n "$4" ]; then
    out_conditions='ds='$2',hh='$3',mm=00'
fi
echo $out_conditions
#参数替换-查询条件
sed -i "s/all_query_conditions/$in_conditions/g" /home/admin/config/datax-${interface_name_pt}-dev.json
#参数替换-分区条件
sed -i "s/all_insert_conditions/$out_conditions/g" /home/admin/config/datax-${interface_name_pt}-dev.json
#命令执行
/opt/datax/bin/datax.py /home/admin/config/datax-${interface_name_pt}-dev.json
#删除临时文件
rm /home/admin/gaode_data/config/datax-${interface_name_pthh}-dev.json

任务执行命令

bash imp_data.sh ${interface_name} ${pt} ${hh} ${ss}

通过上述脚本模板，可实现对不同数据集成任务的灵活配置和定时调度。若需实现每日定时调度，可将任务执行命令写入Shell脚本中，并根据需求配置参数。

以上内容结合了DataX框架的核心设计理念和实际应用示例，旨在为数据同步和集成任务提供清晰的技术参考。