大数据之DataX

╰+攻爆jí腚メ 2023-09-30 09:31 3阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  第1章 DataX简介
 *   *  1.1 DataX概述
     *  1.2 DataX支持的数据源
 *  第2章 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
 *  第3章 DataX部署
 *  第4章 DataX使用
 *   *  4.1 DataX使用概述
     *   *  4.1.1 DataX任务提交命令
         *  4.2.2 DataX配置文件格式
     *  4.2 同步MySQL数据到HDFS案例
     *   *  4.2.1 MySQLReader之TableMode
         *  4.2.2 MySQLReader之QuerySQLMode
         *  4.2.3 DataX传参
     *  4.3 同步HDFS数据到MySQL案例
 *  第5章 DataX优化
 *   *  5.1 速度控制
     *  5.2 内存调整

--------------------

## 第1章 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。

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th>类型</th> 
 <th>数据源</th> 
 <th>Reader(读)</th> 
 <th>Writer(写)</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>RDBMS 关系型数据库</td> 
 <td>MySQL</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Oracle</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>OceanBase</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>SQLServer</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>PostgreSQL</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>DRDS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>通用RDBMS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>阿里云数仓数据存储</td> 
 <td>ODPS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>ADS</td> 
 <td></td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>OSS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>OCS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>NoSQL数据存储</td> 
 <td>OTS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Hbase0.94</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Hbase1.1</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Phoenix4.x</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Phoenix5.x</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>MongoDB</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Hive</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Cassandra</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>无结构化数据存储</td> 
 <td>TxtFile</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>FTP</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>HDFS</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>Elasticsearch</td> 
 <td></td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>时间序列数据库</td> 
 <td>OpenTSDB</td> 
 <td>√</td> 
 <td></td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td>TSDB</td> 
 <td>√</td> 
 <td>√</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 第2章 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。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

### 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。  
![在这里插入图片描述][760cb5e97d0e4c26b1665d3ee527b752.png]

### 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。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

### 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 ###

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th>功能</th> 
 <th>DataX</th> 
 <th>Sqoop</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>运行模式</td> 
 <td>单进程多线程</td> 
 <td>MR</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>分布式</td> 
 <td>不支持，可以通过调度系统规避</td> 
 <td>支持</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>流控</td> 
 <td>有流控功能</td> 
 <td>需要定制</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>统计信息</td> 
 <td>已有一些统计，上报需定制</td> 
 <td>没有，分布式的数据收集不方便</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>数据校验</td> 
 <td>在core部分有校验功能</td> 
 <td>没有，分布式的数据收集不方便</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>监控</td> 
 <td>需要定制</td> 
 <td>需要定制</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 第3章 DataX部署 ##

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

2）解压datax.tar.gz到/opt/module

`[liumingze@hadoop102 software]$ tar -zxvf datax.tar.gz -C /opt/module/`

3）自检，执行如下命令

`[liumingze@hadoop102 ~]$ python /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/job.json`

出现如下内容，则表明安装成功

……
    
    2021-10-12 21:51:12.335 [job-0] INFO  JobContainer - 
    任务启动时刻                    : 2021-10-12 21:51:02
    任务结束时刻                    : 2021-10-12 21:51:12
    任务总计耗时                    :                 10s
    任务平均流量                    :          253.91KB/s
    记录写入速度                    :          10000rec/s
    读出记录总数                    :              100000
    读写失败总数                    :                   0

## 第4章 DataX使用 ##

### 4.1 DataX使用概述 ###

#### 4.1.1 DataX任务提交命令 ####

DataX的使用十分简单，用户只需根据自己同步数据的数据源和目的地选择相应的Reader和Writer，并将Reader和Writer的信息配置在一个json文件中，然后执行如下命令提交数据同步任务即可。

`[liumingze@hadoop102 datax]$ python bin/datax.py path/to/your/job.json`

#### 4.2.2 DataX配置文件格式 ####

可以使用如下命名查看DataX配置文件模板。

`[liumingze@hadoop102 datax]$ python bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter`

配置文件模板如下，json最外层是一个job，job包含setting和content两部分，其中setting用于对整个job进行配置，content用户配置数据源和目的地。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]

[Reader和Writer的具体参数可参考官方文档，地址如下：][Reader_Writer]https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/README.md  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]

### 4.2 同步MySQL数据到HDFS案例 ###

**案例要求**：同步gmall数据库中base\_province表数据到HDFS的/base\_province目录

**需求分析**：要实现该功能，需选用MySQLReader和HDFSWriter，MySQLReader具有两种模式分别是TableMode和QuerySQLMode，前者使用table，column，where等属性声明需要同步的数据；后者使用一条SQL查询语句声明需要同步的数据。

下面分别使用两种模式进行演示。

#### 4.2.1 MySQLReader之TableMode ####

**1）编写配置文件**

（1）创建配置文件base\_province.json

`[liumingze@hadoop102 ~]$ vim /opt/module/datax/job/base_province.json`

**（2）配置文件内容如下**

{
        
        "job": {
        
            "content": [
                {
        
                    "reader": {
        
                        "name": "mysqlreader",
                        "parameter": {
        
                            "column": [
                                "id",
                                "name",
                                "region_id",
                                "area_code",
                                "iso_code",
                                "iso_3166_2"
                            ],
                            "where": "id>=3",
                            "connection": [
                                {
        
                                    "jdbcUrl": [
                                        "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall"
                                    ],
                                    "table": [
                                        "base_province"
                                    ]
                                }
                            ],
                            "password": "000000",
                            "splitPk": "",
                            "username": "root"
                        }
                    },
                    "writer": {
        
                        "name": "hdfswriter",
                        "parameter": {
        
                            "column": [
                                {
        
                                    "name": "id",
                                    "type": "bigint"
                                },
                                {
        
                                    "name": "name",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "region_id",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "area_code",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "iso_code",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "iso_3166_2",
                                    "type": "string"
                                }
                            ],
                            "compress": "gzip",
                            "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                            "fieldDelimiter": "\t",
                            "fileName": "base_province",
                            "fileType": "text",
                            "path": "/base_province",
                            "writeMode": "append"
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
        
                "speed": {
        
                    "channel": 1
                }
            }
        }
    }

**2）配置文件说明**

（1）Reader参数说明

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]

**（2）Writer参数说明**

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]

**注意事项：**

HFDS Writer并未提供nullFormat参数：也就是用户并不能自定义null值写到HFDS文件中的存储格式。默认情况下，HFDS Writer会将null值存储为空字符串（’’），而Hive默认的null值存储格式为\\N。所以后期将DataX同步的文件导入Hive表就会出现问题。

解决该问题的方案有两个：

一是修改DataX HDFS Writer的源码，增加自定义null值存储格式的逻辑，可参考https://blog.csdn.net/u010834071/article/details/105506580。

二是在Hive中建表时指定null值存储格式为空字符串（’’），例如：

DROP TABLE IF EXISTS base_province;
    CREATE EXTERNAL TABLE base_province
    (
        `id`         STRING COMMENT '编号',
        `name`       STRING COMMENT '省份名称',
        `region_id`  STRING COMMENT '地区ID',
        `area_code`  STRING COMMENT '地区编码',
        `iso_code`   STRING COMMENT '旧版ISO-3166-2编码，供可视化使用',
        `iso_3166_2` STRING COMMENT '新版IOS-3166-2编码，供可视化使用'
    ) COMMENT '省份表'
        ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
        NULL DEFINED AS ''
        LOCATION '/base_province/';

**（3）Setting参数说明**

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6]

**3）提交任务**

（1）在HDFS创建/base\_province目录

使用DataX向HDFS同步数据时，需确保目标路径已存在

`[liumingze@hadoop102 datax]$ hadoop fs -mkdir /base_province`

（2）进入DataX根目录

`[liumingze@hadoop102 datax]$ cd /opt/module/datax`

（3）执行如下命令

`[liumingze@hadoop102 datax]$ python bin/datax.py job/base_province.json`

**4）查看结果**

**（1）DataX打印日志**

2021-10-13 11:13:14.930 [job-0] INFO  JobContainer - 
    任务启动时刻                    : 2021-10-13 11:13:03
    任务结束时刻                    : 2021-10-13 11:13:14
    任务总计耗时                    :                 11s
    任务平均流量                    :               66B/s
    记录写入速度                    :              3rec/s
    读出记录总数                    :                  32
    读写失败总数                    :                   0

**（2）查看HDFS文件**

[liumingze@hadoop102 datax]$ hadoop fs -cat /base_province/* | zcat
    
    3	山西	1	140000	CN-14	CN-SX
    4	内蒙古	1	150000	CN-15	CN-NM
    5	河北	1	130000	CN-13	CN-HE
    6	上海	2	310000	CN-31	CN-SH
    7	江苏	2	320000	CN-32	CN-JS
    8	浙江	2	330000	CN-33	CN-ZJ
    9	安徽	2	340000	CN-34	CN-AH
    10	福建	2	350000	CN-35	CN-FJ
    11	江西	2	360000	CN-36	CN-JX
    12	山东	2	370000	CN-37	CN-SD
    14	台湾	2	710000	CN-71	CN-TW
    15	黑龙江	3	230000	CN-23	CN-HL
    16	吉林	3	220000	CN-22	CN-JL
    17	辽宁	3	210000	CN-21	CN-LN
    18	陕西	7	610000	CN-61	CN-SN
    19	甘肃	7	620000	CN-62	CN-GS
    20	青海	7	630000	CN-63	CN-QH
    21	宁夏	7	640000	CN-64	CN-NX
    22	新疆	7	650000	CN-65	CN-XJ
    23	河南	4	410000	CN-41	CN-HA
    24	湖北	4	420000	CN-42	CN-HB
    25	湖南	4	430000	CN-43	CN-HN
    26	广东	5	440000	CN-44	CN-GD
    27	广西	5	450000	CN-45	CN-GX
    28	海南	5	460000	CN-46	CN-HI
    29	香港	5	810000	CN-91	CN-HK
    30	澳门	5	820000	CN-92	CN-MO
    31	四川	6	510000	CN-51	CN-SC
    32	贵州	6	520000	CN-52	CN-GZ
    33	云南	6	530000	CN-53	CN-YN
    13	重庆	6	500000	CN-50	CN-CQ
    34	西藏	6	540000	CN-54	CN-XZ

#### 4.2.2 MySQLReader之QuerySQLMode ####

**1）编写配置文件**

1）修改配置文件base\_province.json

`[liumingze@hadoop102 ~]$ vim /opt/module/datax/job/base_province.json`

**（2）配置文件内容如下**

{
        
        "job": {
        
            "content": [
                {
        
                    "reader": {
        
                        "name": "mysqlreader",
                        "parameter": {
        
                            "connection": [
                                {
        
                                    "jdbcUrl": [
                                        "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall"
                                    ],
                                    "querySql": [
                                        "select id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2 from base_province where id>=3"
                                    ]
                                }
                            ],
                            "password": "000000",
                            "username": "root"
                        }
                    },
                    "writer": {
        
                        "name": "hdfswriter",
                        "parameter": {
        
                            "column": [
                                {
        
                                    "name": "id",
                                    "type": "bigint"
                                },
                                {
        
                                    "name": "name",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "region_id",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "area_code",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "iso_code",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "iso_3166_2",
                                    "type": "string"
                                }
                            ],
                            "compress": "gzip",
                            "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                            "fieldDelimiter": "\t",
                            "fileName": "base_province",
                            "fileType": "text",
                            "path": "/base_province",
                            "writeMode": "append"
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
        
                "speed": {
        
                    "channel": 1
                }
            }
        }
    }

**2）配置文件说明**

**（1）Reader参数说明**

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]

**3）提交任务**

（1）清空历史数据

`[liumingze@hadoop102 datax]$ hadoop fs -rm -r -f /base_province/*`

（2）进入DataX根目录

`[liumingze@hadoop102 datax]$ cd /opt/module/datax`

（3）执行如下命令\*\*

`[liumingze@hadoop102 datax]$ python bin/datax.py job/base_province.json`

**4）查看结果**

（1）DataX打印日志

**（2）查看HDFS文件**

#### 4.2.3 DataX传参 ####

通常情况下，离线数据同步任务需要每日定时重复执行，故HDFS上的目标路径通常会包含一层日期，以对每日同步的数据加以区分，也就是说每日同步数据的目标路径不是固定不变的，因此DataX配置文件中HDFS Writer的path参数的值应该是动态的。为实现这一效果，就需要使用DataX传参的功能。

DataX传参的用法如下，在JSON配置文件中使用$\{param\}引用参数，在提交任务时使用-p"-Dparam=value"传入参数值，具体示例如下。

**1）编写配置文件**

（1）修改配置文件base\_province.json

`[liumingze@hadoop102 ~]$ vim /opt/module/datax/job/base_province.json`

**（2）配置文件内容如下**

{
        
        "job": {
        
            "content": [
                {
        
                    "reader": {
        
                        "name": "mysqlreader",
                        "parameter": {
        
                            "connection": [
                                {
        
                                    "jdbcUrl": [
                                        "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall"
                                    ],
                                    "querySql": [
                                        "select id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2 from base_province where id>=3"
                                    ]
                                }
                            ],
                            "password": "000000",
                            "username": "root"
                        }
                    },
                    "writer": {
        
                        "name": "hdfswriter",
                        "parameter": {
        
                            "column": [
                                {
        
                                    "name": "id",
                                    "type": "bigint"
                                },
                                {
        
                                    "name": "name",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "region_id",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "area_code",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "iso_code",
                                    "type": "string"
                                },
                                {
        
                                    "name": "iso_3166_2",
                                    "type": "string"
                                }
                            ],
                            "compress": "gzip",
                            "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                            "fieldDelimiter": "\t",
                            "fileName": "base_province",
                            "fileType": "text",
                            "path": "/base_province/${dt}",
                            "writeMode": "append"
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
        
                "speed": {
        
                    "channel": 1
                }
            }
        }
    }

**2）提交任务**

（1）创建目标路径

`[liumingze@hadoop102 datax]$ hadoop fs -mkdir /base_province/2021-03-14`

（2）进入DataX根目录

`[liumingze@hadoop102 datax]$ cd /opt/module/datax`

（3）执行如下命令

`[liumingze@hadoop102 datax]$ python bin/datax.py -p"-Ddt=2020-06-14" job/base_province.json`

**3）查看结果**

[liumingze@hadoop102 datax]$ hadoop fs -ls /base_province
    Found 2 items
    drwxr-xr-x   - liumingze supergroup          0 2021-10-15 21:41 /base_province/2020-06-14

### 4.3 同步HDFS数据到MySQL案例 ###

**案例要求**：同步HDFS上的/base\_province目录下的数据到MySQL gmall 数据库下的test\_province表。

**需求分析**：要实现该功能，需选用HDFSReader和MySQLWriter。

**1）编写配置文件**

（1）创建配置文件test\_province.json

`[liumingze@hadoop102 ~]$ vim /opt/module/datax/job/base_province.json`

**（2）配置文件内容如下**

{
        
        "job": {
        
            "content": [
                {
        
                    "reader": {
        
                        "name": "hdfsreader",
                        "parameter": {
        
                            "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
                            "path": "/base_province",
                            "column": [
                                "*"
                            ],
                            "fileType": "text",
                            "compress": "gzip",
                            "encoding": "UTF-8",
                            "nullFormat": "\\N",
                            "fieldDelimiter": "\t",
                        }
                    },
                    "writer": {
        
                        "name": "mysqlwriter",
                        "parameter": {
        
                            "username": "root",
                            "password": "000000",
                            "connection": [
                                {
        
                                    "table": [
                                        "test_province"
                                    ],
                                    "jdbcUrl": "jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
                                }
                            ],
                            "column": [
                                "id",
                                "name",
                                "region_id",
                                "area_code",
                                "iso_code",
                                "iso_3166_2"
                            ],
                            "writeMode": "replace"
                        }
                    }
                }
            ],
            "setting": {
        
                "speed": {
        
                    "channel": 1
                }
            }
        }
    }q

**2）配置文件说明**

（1）Reader参数说明  
![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 8][]

（2）Writer参数说明

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 9]

**3）提交任务**

（1）在MySQL中创建gmall.test\_province表

DROP TABLE IF EXISTS `test_province`;
    CREATE TABLE `test_province`  (
      `id` bigint(20) NOT NULL,
      `name` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      `region_id` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      `area_code` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      `iso_code` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      `iso_3166_2` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

（2）进入DataX根目录

`[liumingze@hadoop102 datax]$ cd /opt/module/datax`

（3）执行如下命令

`[liumingze@hadoop102 datax]$ python bin/datax.py job/test_province.json`

**4**）查看结果

**（1）DataX打印日志**

2021-10-13 15:21:35.006 [job-0] INFO  JobContainer - 
    任务启动时刻                    : 2021-10-13 15:21:23
    任务结束时刻                    : 2021-10-13 15:21:35
    任务总计耗时                    :                 11s
    任务平均流量                    :               70B/s
    记录写入速度                    :              3rec/s
    读出记录总数                    :                  34
    读写失败总数                    :                   0

**（2）查看MySQL目标表数据**

\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TdLoVW3p-1647396613880)(file:///C:\\Users\\LIUMIN~1\\AppData\\Local\\Temp\\ksohtml\\wpsF1A4.tmp.jpg)\]

## 第5章 DataX优化 ##

### 5.1 速度控制 ###

DataX3.0提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制你的作业速度，让你的作业在数据库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。

关键优化参数如下：

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th>参数</th> 
 <th>说明</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>job.setting.speed.channel</td> 
 <td>并发数</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>job.setting.speed.record</td> 
 <td>总record限速</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>job.setting.speed.byte</td> 
 <td>总byte限速</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>core.transport.channel.speed.record</td> 
 <td>单个channel的record限速，默认值为10000（10000条/s）</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>core.transport.channel.speed.byte</td> 
 <td>单个channel的byte限速，默认值1024*1024（1M/s）</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**注意事项：**

1.  若配置了总record限速，则必须配置单个channel的record限速
2.  若配置了总byte限速，则必须配置单个channe的byte限速
3.  若配置了总record限速和总byte限速，channel并发数参数就会失效。因为配置了总record限速和总byte限速之后，实际channel并发数是通过计算得到的：

**计算公式为:**

m i n ( 总 b y t e 限 速 / 单 个 c h a n n l e 的 b y t e 限 速 ， 总 r e c o r d 限 速 / 单 个 c h a n n e l 的 r e c o r d 限 速 ) min(总byte限速/单个channle的byte限速，总record限速/单个channel的record限速) min(总byte限速/单个channle的byte限速，总record限速/单个channel的record限速)  
**配置示例：**

{
        
        "core": {
        
            "transport": {
        
                "channel": {
        
                    "speed": {
        
                        "byte": 1048576 //单个channel byte限速1M/s
                    }
                }
            }
        },
        "job": {
        
            "setting": {
        
                "speed": {
        
                    "byte" : 5242880 //总byte限速5M/s
                }
            },
            ...
        }
    }

### 5.2 内存调整 ###

当提升DataX Job内Channel并发数时，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer，为了防止OOM等错误，需调大JVM的堆内存。

建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整。

调整JVM xms xmx参数的两种方式：一种是直接更改datax.py脚本；另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：

`python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" /path/to/your/job.json`

[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/870bd79e17164e28a4eac341fe3d5ddb.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[760cb5e97d0e4c26b1665d3ee527b752.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/760cb5e97d0e4c26b1665d3ee527b752.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/01f81a3cf1754112b46d41ae88227d62.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/91b15286257a41129f35b8c21e1fe292.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Reader_Writer]: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/README.md
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/17a0f7e60cb4463bb897c64fe70d86cf.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/7883446bdc54461db2a6cbf1e6a8302b.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/208e9962433f4ee4bc0440d66fbaa147.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/aba9abf165584cc294c1e5a68584453e.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/dc8e9bb857024a908dfeb0ad0fbb8d1c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/2f83a958e06147b999d7026966735697.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5rO96KW_TA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/dd9694132ded436fb8694152e238b07d.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5rO96KW_TA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16