文章目录
- 1. DataX简介
- 1.1 DataX概述
- 1.2 DataX支持的数据源
- 2. DataX架构原理
- 2.1 DataX设计理念
- 2.2 DataX框架设计
- 2.3 DataX运行流程
- 2.4 DataX调度决策思路
- 2.5 DataX与Sqoop对比
- 3. DataX部署
- 3.1 下载DataX安装包并上传到hadoop102的/opt/software
- 3.2 解压datax.tar.gz到/opt/module
- 3.3 自检，执行如下命令
1. DataX简介
1.1 DataX概述
DataX 是阿里巴巴开源的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。
源码地址：https://github.com/alibaba/DataX
1.2 DataX支持的数据源
DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图。
| 类型 | 数据源 | Reader(读) | Writer(写) |
|---|---|---|---|
| RDBMS关系型数据库 | MySQL | √ | √ |
| Oracle | √ | √ | |
| OceanBase | √ | √ | |
| SQLServer | √ | √ | |
| PostgreSQL | √ | √ | |
| DRDS | √ | √ | |
| 通用RDBMS | √ | √ | |
| 阿里云数仓数据存储 | ODPS | √ | √ |
| ADS | √ | ||
| OSS | √ | √ | |
| OCS | √ | √ | |
| NoSQL数据存储 | OTS | √ | √ |
| Hbase0.94 | √ | √ | |
| Hbase1.1 | √ | √ | |
| Phoenix4.x | √ | √ | |
| Phoenix5.x | √ | √ | |
| MongoDB | √ | √ | |
| Hive | √ | √ | |
| Cassandra | √ | √ | |
| 无结构化数据存储 | TxtFile | √ | √ |
| FTP | √ | √ | |
| HDFS | √ | √ | |
| Elasticsearch | √ | ||
| 时间序列数据库 | OpenTSDB | √ | |
| TSDB | √ | √ |
2. DataX架构原理
2.1 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。
2.2 DataX框架设计
DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。
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。
2.3 DataX运行流程
下面用一个DataX作业生命周期的时序图说明DataX的运行流程、核心概念以及每个概念之间的关系。
Job:单个数据同步的作业，称为一个Job，一个Job启动一个进程。
Task:根据不同数据源的切分策略，一个Job会切分为多个Task，Task是DataX作业的最小单元，每个Task负责一部分数据的同步工作。
TaskGroup: Scheduler调度模块会对Task进行分组，每个Task组称为一个Task Group。每个TaskGroup负责以一定的并发度运行其所分得的Task，单个Task Group的并发度为5。
Reader→Channel→Writer:每个Task启动后，都会固定启动Reader→Channel→Writer的线程来完成同步工作。
2.4 DataX调度决策思路
举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了总的并发度为20，目的是对一个有100张分表的mysql数据源进行同步。DataX的调度决策思路是：
1）DataX Job根据分库分表切分策略，将同步工作分成100个Task。
2）根据配置的总的并发度20，以及每个Task Group的并发度5，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
3）4个TaskGroup平分100个Task，每一个TaskGroup负责运行25个Task。
2.5 DataX与Sqoop对比
| 功能 | DataX | Sqoop |
|---|---|---|
| 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 |
3. DataX部署
3.1 下载DataX安装包并上传到hadoop102的/opt/software
下载地址：http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
3.2 解压datax.tar.gz到/opt/module
[summer@hadoop102 software]$ tar -zxvf datax.tar.gz -C /opt/module/
3.3 自检，执行如下命令
[summer@hadoop102 ~]$ python /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/job.json
