异构数据源同步之数据同步 → DataX 使用细节

datax · 浏览次数 : 0

小编点评

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正文

开心一刻

中午我妈微信给我消息

妈:儿子啊,妈电话欠费了,能帮妈充个话费吗

我:妈,我知道了,我帮你充

当我帮我妈把话费充好,正准备回微信的时候,我妈微信给我发消息了

妈:等会儿子,不用充了,刚刚有个二臂帮妈充上了

我输入框中的(妈,充好了)是发还是不发?

有个二臂帮我充了

简单使用

关于 DataX ,大家可以去看官网介绍:introduction

里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势,由阿里出品,并在阿里内部被广泛使用,其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计

DataX框架设计
  • Reader:数据采集模块,负责采集源数据源的数据,并将数据发送给 FrameWork
  • Writer:数据写入模块,不断从 FrameWork 取数据,并将数据写入目标数据源
  • FrameWork:核心模块,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、数据转换等核心问题

我们很容易实现二次开发,当然主要是针对新插件的开发。DataX 已经实现了非常多的插件

类型 数据源 Reader(读) Writer(写) 文档
RDBMS 关系型数据库 MySQL
Oracle
OceanBase
SQLServer
PostgreSQL
DRDS
Kingbase
通用RDBMS(支持所有关系型数据库)
阿里云数仓数据存储 ODPS
ADB
ADS
OSS
OCS
Hologres
AnalyticDB For PostgreSQL
阿里云中间件 datahub 读 、写
SLS 读 、写
图数据库 阿里云 GDB
Neo4j
NoSQL数据存储 OTS
Hbase0.94
Hbase1.1
Phoenix4.x
Phoenix5.x
MongoDB
Cassandra
数仓数据存储 StarRocks 读 、
ApacheDoris
ClickHouse
Databend
Hive
kudu
selectdb
无结构化数据存储 TxtFile
FTP
HDFS
Elasticsearch
时间序列数据库 OpenTSDB
TSDB
TDengine

囊括了绝大部分数据源,我们直接拿来用就行;如果如上数据源都未包括你们需要的数据源,你们也可以自实现插件,参考 DataX插件开发宝典 即可

如果只是使用 DataX ,那下载 DataX 工具包 即可,解压之后目录结构如下

datax目录结构

每个文件夹的作用就不做介绍了,大家去看官网看文档就行;通过 bin 目录下的 datax.py 启动 DataX

现有 MySQL 数据库 qsl_datax,其上有表 qsl_datax_source

CREATE TABLE `qsl_datax_source` (
    `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '自增主键',
    `username` varchar(255) NOT NULL COMMENT '姓名',
    `password` varchar(255) NOT NULL COMMENT '密码',
    `birth_day` date NOT NULL COMMENT '出生日期',
    `remark` text,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
insert into `qsl_datax_source`(`id`, `username`, `password`, `birth_day`, `remark`) values
(1, '张三', 'z123456', '1991-01-01', '张三'),
(2, '李四', 'l123456', '1992-01-01', '李四'),
(3, '王五', 'w123456', '1993-01-01', '王五'),
(4, '麻子', 'm123456', '1994-01-01', '麻子');
复制

需要将表中数据同步到 MySQL 数据库 qsl_datax_sync 的表 qsl_datax_target

CREATE TABLE `qsl_datax_target` (
    `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '自增主键',
    `username` varchar(255) NOT NULL COMMENT '姓名',
    `pw` varchar(255) NOT NULL COMMENT '密码',
    `birth_day` date NOT NULL COMMENT '出生日期',
    `note` text,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
复制

该如何实现?

  1. 配置 job.json

    因为是从 MySQL 同步到 MySQL ,所以我们的 ReaderMySQLWriter 也是 MySQL ,那么配置文件从哪复制也就清楚了。从 MysqlReader 复制 Reader 配置,从 MysqlWriter 复制 Writer 配置,然后将相关参数值配置成我们自己的,mysql2Mysql.json 就算配置完成

    {
      "job": {
        "setting": {
          "speed": {
            "channel": 5
          },
          "errorLimit": {
            "record": 0,
            "percentage": 0.02
          }
        },
        "content": [
          {
            "reader": {
              "name": "mysqlreader",
              "parameter": {
                "username": "root",
                "password": "123456",
                "column": [
                  "id",
                  "username",
                  "password",
                  "birth_day",
                  "remark"
                ],
                "connection": [
                  {
                    "jdbcUrl": [
                      "jdbc:mysql://192.168.2.118:3307/qsl_datax?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
                    ],
                    "table": [
                      "qsl_datax_source"
                    ]
                  }
                ]
              }
            },
            "writer": {
              "name": "mysqlwriter",
              "parameter": {
                "writeMode": "insert",
                "username": "root",
                "password": "123456",
                "column": [
                  "id",
                  "username",
                  "pw",
                  "birth_day",
                  "note"
                ],
                "connection": [
                  {
                    "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.2.118:3306/qsl_datax_sync?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
                    "table": [
                      "qsl_datax_target"
                    ]
                  }
                ]
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
    
    复制

    mysql2Mysql.json 存放到哪都可以,推荐大家放到 DataXjob 目录下,方便管理。配置不算复杂,相信大家都能看懂

  2. 启动 DataX 进行同步

    DataXbin 目录下启动命令行窗口,然后执行如下命令

    python datax.py ../job/mysql2Mysql.json

当我们看到如下输出,就说明同步成功了

简单使用

需要说明的是

DataX 不支持表结构同步,只支持数据同步,所以同步的时候需要保证目标表已经存在

column

指的就是 job.jsonreaderwriter 节点下的 column ,配置需要同步的列名集合;可以配置表的列名,也可以配置常量、表达式,还可以配置 * ,但不推荐配置 *,因为它不便于我们查看列之间的映射关系

ReaderWriter 之间的列是根据顺序进行映射的,而非根据字段名进行映射的,以前面的 mysql2Mysql.json 为例,字段的映射关系如下所示

列映射

相当于是根据数组的索引进行映射的,reader_column[n] 映射 writer_column[n],那么问题来了,如果列数不对应会怎么样

  1. Reader 列数比 Writer

    去掉 Writer 的列 pw,然后执行下同步任务,会发现同步异常,提示如下信息

    列配置信息有错误. 因为您配置的任务中,源头读取字段数:4 与 目的表要写入的字段数:5 不相等. 请检查您的配置并作出修改.

  2. Reader 列数比 Writer

    同样会同步异常,提示信息类似如下

    列配置信息有错误. 因为您配置的任务中,源头读取字段数:4 与 目的表要写入的字段数:5 不相等. 请检查您的配置并作出修改.

如果列数一致,但列的顺序没有正确映射,会出现什么情况

  1. 同步异常

    你们是不是有这样的疑问:列数一样,怎么会同步异常?因为存在列类型不匹配,导致数据插不进去,例如我将 Writer 中的 username birth_day 对调下位置,然后执行同步,会发现同步异常,异常信息类似如下

    Date 类型转换错误

  2. 同步正常,数据却乱了

    对调下 Writerusernamepw

    datax_使用细节-同步正常_数据乱了

    执行同步任务,会发现同步没有出现异常,但你们看一眼目标数据源的数据

    列数相同_数据乱了

    很明显脏数据了,这算同步成功还是同步失败?

    示例的脏数据很容易能够看出来,如果出现两列很类似的数据,那就麻烦了,等待我们的就是长夜漫漫的 bug 排查之旅

    哪个二臂写的代码

table

Reader 表示从哪读数据,在 Writer 表示往哪写数据;ReaderWriter 都支持配置多个表,但需要保证这些表是同一 schema 结构

个人非常不推荐一个 job 配置多个 table,而是一个 job 一个 table,如果需要同步多个 table,那就配置多个 job

splitPk

这个配置只针对 Reader

Reader 进行数据抽取时,如果指定了 splitPk,那么 DataX 会按 splitPk 配置的字段进行数据分片,启动并发任务进行数据同步,从而提高同步的效率

那问题又来了,分成多少片了?我已经给大家总结好了

  1. 若未配置 splitPk,则一个 table 对应一个 task

  2. 配置了 splitPktable 只要 1 个,则分成 job.setting.speed.channel * reader.parameter.splitFactor 片,每片对应一个 task

    splitFactor 未配置的情况下,其默认值是 5

  3. 配置了 splitPk,且 table 多余 1 个,则对每个 table 分成 job.setting.speed.channel 片,每片对应一个 task

    不推荐大家在一个 job 中配置多个表,所以这种情况了解就好

比较可惜的是,目前 splitPk 仅支持整形数据切分,否则会报错

我们对 mysql2Mysql.json 进行下 splitPk 改造,调整如下 2 项,其他不动

  1. job.setting.speed.channel 调整成 2
  2. reader 节点下新增 2 配置项
    • reader.parameter.splitPk="id"
    • reader.parameter.splitFactor=2

执行同步任务,能看到如下日志

splitPk_日志

仔细看 allQuerySql,4 条 SQL 代表 4 个分片,这个我相信你们都能理解,但是 where id IS NULL 这条 SQL 是什么意思?其实我们仔细思考下就明白了,我们之所以认为 where id IS NULL 没必要存在的原因是我们知道 id 是主键,但 DataX 知道吗,它不知道,所以需要 where id IS NULL 来保证数据不被遗漏。不过话说回来,数据量少的时候,不分片效率比分片要高,这又回到了那个老生常谈的问题了

多线程一定比单线程效率高吗

where

同样只针对 Reader

SQL 中的 WHERE 一样,是筛选条件,Reader 根据 columntablewhere 拼接 SQL,然后用这个拼接好的 SQL 进行数据抽取。示例演示之前,我们记得将 mysql2Mysql.json 还原成最初的样子,然后补上 where 条件

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 3
      },
      "errorLimit": {
        "record": 0,
        "percentage": 0.02
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "root",
            "password": "123456",
            "column": [
              "id",
              "username",
              "password",
              "birth_day",
              "remark"
            ],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": [
                  "jdbc:mysql://192.168.2.118:3307/qsl_datax?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
                ],
                "table": [
                  "qsl_datax_source"
                ]
              }
            ],
			"where": "id < 3"
          }
        },
        "writer": {
          "name": "mysqlwriter",
          "parameter": {
            "writeMode": "insert",
            "username": "root",
            "password": "123456",
            "column": [
              "id",
              "username",
              "pw",
              "birth_day",
              "note"
            ],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.2.118:3306/qsl_datax_sync?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
                "table": [
                  "qsl_datax_target"
                ]
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}
复制

执行同步程序,会在日志中看到如下信息

where日志

如果再加上 splitPk ,你们能想到 DataX 的处理逻辑吗,我给你们看一段日志

where_splitPk_日志

这段日志,你们看明白了吗

如果不配置 where 或者 where 的值配置空,那么就相当于全量同步;如果正常配置了 where 则相当于增量同步,而这个增量同步是在实际项目中用的比较多的。一旦涉及得到增量,我们是不是得把增量列的值以变量的形式传入值,而 DataX 正好实现了该功能,类似如下进行配置

"where": "id > $startId"

通过启动命令来传入变量值,类似如下

python datax.py ../job/mysql2Mysql.json -p"-DstartId=1"

同步任务出现如下日志,说明变量的值传入正常

where增量日志

再结合调度平台,那么定时增量同步就实现了

有兴趣的可以去看看 datax-web

querySql

只针对 Reader

tablewhere 能配置的筛选条件还是比较有限,join 也没法满足,所以 querySql 应运而生。querySql 允许用户自定义筛选 SQL

当用户配置 querySql 时,Reader 直接忽略 tablecolumnwhere 条件的配置,querySql 优先级大于tablecolumnwhere 选项

tablequerySql 只能配置一个,不能同时配置

querySql 同样支持变量,类似如下

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 3
      },
      "errorLimit": {
        "record": 0,
        "percentage": 0.02
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "root",
            "password": "123456",
			"splitPk": "id"
			"splitFactor": 2
            "connection": [
              {
				"querySql": ["select id,username,password,birth_day, 'remark' AS remark from qsl_datax_source where id > $startId"]
                "jdbcUrl": [
                  "jdbc:mysql://192.168.2.118:3307/qsl_datax?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
                ],
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "mysqlwriter",
          "parameter": {
            "writeMode": "insert",
            "username": "root",
            "password": "123456",
            "column": [
              "id",
			  "username",
              "pw",
              "birth_day",
              "note"
            ],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.2.118:3306/qsl_datax_sync?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
                "table": [
                  "qsl_datax_target"
                ]
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}
复制

同步日志中会出现如下信息

querySql日志

大家可以看到,如果配置了 querySql,那么 splitPk 配置就不生效了

总结

  1. 大家如果细心的话,会发现我讲得基本都是关于 Reader ,实际也确实是 Reader 配置要复杂很多,至于 Writer 配置嘛,我相信你们都能看懂,也都会配置,我就不唠叨了
  2. column 不推荐配置 *,推荐配列名,能更直观的反应映射关系
  3. table 模式下,单 job 推荐只配一个 table,如果是同步多个 table, 推荐配置多个 job
  4. splitPk 只支持 table 模式,实现分片并发获取数据,提高查询效率,但这不是绝对的,小数据量的情况下,可能单任务效率更高
  5. where 只支持 table 模式,给查询增加过滤条件,支持变量,可以实现增量同步
  6. querySql 模式下,table 模式不能配置,否则异常,columnwheresplitPk 即使配置了也不生效;querySql 可以实现用户自定义 SQL,非常灵活,join 查询就可以用 querySql 来实现

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