前言

        今天是2024-2-21，农历正月十二，相信今天开始是新的阶段，尽管它不是新的周一、某月一日、某年第一天，尽管我是一个很讲究仪式感的人。新年刚过去 12 天，再过 3 天就开学咯，开学之后我的大学时光就进入了冲刺阶段，之前没完成的目标和习惯务必严格要求自己执行，我也慢慢悟出了解决各种 "病症" 的办法了~

        这里推荐我喜欢的几本书：《黄金时代》、《一直特立独行的猪》、《沉默的大多数》，都是王小波的，对我收益颇深。尽管这博客是写给我自己看的 hahaha

        言归正传，今天学习 DataX，这也是一个大数据工具，和 Maxwell 差不多，它是用来做全量数据同步的，前者主要是做增量数据同步的。

1、概述

1.1、什么是 DataX

        DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具（区别于 Maxwell、Cannal，这俩是主要是做增量同步的），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 的设计

        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。

1.3、支持的数据源

1.4、框架设计

• Reader：数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
• Writer：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：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。

1.5、运行原理

• Job：单个作业的管理节点，负责数据清理、子任务划分、TaskGroup监控管理。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 会被切分为多个 Task（由 Split 模块完成），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 TaskGroup 负责启动 Task，单个 TaskGroup 的并发数量为 5（最多同时执行 5 个Task，一个 Task 执行完就会释放掉，再进来一个 Task 继续执行）。
• Reader -> Channel -> Writer ：每个 Task 启动后，都会固定启动 Reader -> Channel -> Writer 来完成同步工作。

举例来说，用户提交了一个 DataX 作业，并且配置了 20 个并发，目的是将一个 100 张分表的 mysql 数据同步到 odps 里面。 DataX 的调度决策思路是：

1. DataXJob 根据分库分表切分成了 100 个 Task。
2. 根据 20 个并发，DataX 计算共需要分配 4 个 TaskGroup。
3. 4 个 TaskGroup 平分切分好的 100 个 Task，每一个 TaskGroup 负责以 5 个并发共计运行 25 个 Task。

1.6、与 Sqoop 对比

2、DataX3.0 部署

傻瓜式安装解压，然后执行下面的脚本

python /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/job.json

运行结果： 

当出现上面的结果说明安装成功，这里我们用的是 DataX 自带的一个测试作业，它是一个 json 格式的文件，之后我们的 DataX 作业也是通过自己 编写 json 文件来实现。

3、DataX 的使用

3.1、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，就像我们安装时测试执行 DataX 任务的操作一样：

python /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/job.json

3.2、DataX 配置文件格式

可以通过下面这个命令来查看 DataX 配置文件模板：

# -r 代表 reader -w 代表 writer
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。

Reader和Writer的具体参数可参考官方文档，地址：

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/README.md

所以，如果我们需要自定义 DataX 任务的时候，就需要打开官网的 reader 和 writer 文档，查看需要配置哪些参数，接下来我们就来练习一下：

4、使用案例

4.1、MySQL -> HDFS

从 MySQL 写入到 HDFS ，我们就需要去官网查看 MySQLReader 和 HDFSWriter 的内容：

简而言之，MysqlReader通过JDBC连接器连接到远程的Mysql数据库，并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句，然后发送到远程Mysql数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，并传递给下游Writer处理。

对于用户配置Table、Column、Where的信息，MysqlReader将其拼接为SQL语句发送到Mysql数据库；对于用户配置querySql信息，MysqlReader直接将其发送到Mysql数据库。

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：

4.1.1、MySQLReader & TableMode

1）编写配置文件

vim /opt/module/datax/job/base_province.json

{
    "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": "123456",
                        "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）配置说明

1. Reader 参数说明

注意：这里的 splitPk 参数是数据分片字段，一般是主键，仅支持整型 ，而且只有 TableMode 模式下才有效。

2. Writer 参数说明

我们的 hdfswriter 中有一个 column 参数，但是我们知道 HDFS 是没有列的这个概念的。其实，这里代表的是我们Hive表中数据的字段类型，这个配置参数是给 Hive 看的。之后我们在使用 hdfsreader 的时候 依然要配置这个参数，这个参数的意义仍然是 hive 的数据字段。

注意：这里的 fileName 参数指的是 HDFS 前缀名而并不是完整文件名！

3）提交任务

使用DataX向HDFS同步数据时，必须确保目标路径已存在！

hadoop fs -mkdir /base_province

python bin/datax.py job/base_province.json

执行结果：

 可以看到，我们的文件名是由我们 hdfswriter 中指定的前缀 fileName + uuid 组成的。

 查看HDFS 中的文件内容（因为我们的文件是经过 gzip 压缩的，所以网页端查看不了）：

hadoop fs -cat /base_province/* | zcat

可以看到，MySQL 中 34 条数据一共写入了 32 条，这是因为我们设置了 where 参数的值为 id>=3 

4.1.2、MySQLReader & QuerySQLMode

1）配置文件

{
    "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": "123456",
                        "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
            }
        }
    }
}

        可以看到，TableMode 的 mysqlreader 中是通过在 connection 参数设置 table 参数的值来指定我们的表，而这里 QuerySQLMode 模式是通过 querySql 参数来指定 SQL ，从SQL中可以得到表名。此外，QuerySQLMode 模式没有 columns 和 where 参数，因为这些都可以在 SQL 中指定。

        那 TableMode 和 QuerySQLMode 有什么区别呢？其实 QuerySQLMode 正因为它可以指定 SQL ，所以就更加灵活，我们可以使用复杂的 join 和聚合函数，这一点是 TableMode 所实现不了的。反过来，我们上面知道 TableMode 的配置文件中可以在 mysqlreader 中指定一个参数 splitPk 来开启多个 Task 去读取一张表，这一点同样是 QuerySQLMode 所不具备的，QuerySQLMode 只支持单个 Task。

        QuerySQLMode 这种模式用的还是比较少的，毕竟我们的 Hive 也可以完成数据的聚合和联结。

此外，关于 hdfswriter 还有一些注意事项：

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（也就是如果读取到 null 就把它替换为 "\\N"，双斜杠是因为 DataX 是 Java 写的），可参考这里。

        二是在Hive中建表时指定null值存储格式为空字符串（''"）

2）配置文件说明

mysqlreader：

​

hdfswriter 和上面的是一样的。

3）提交任务

结果和上面是一样的，这里不再演示。

4.1.3、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（就像我们之前 flume 上传到 HDFS 也指定过），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。

1）修改配置文件

        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，我们只需要修改 hdfswriter 下 parameter 参数下的 path 为：

"path": "/base_province/${dt}"

 2）创建 hdfs 路径

 hadoop fs -mkdir /base_province/2020-06-14

3）提交任务

python bin/datax.py -p"-Ddt=2020-06-14" job/base_province.json

4.2、HDFS -> MySQL

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

vim test_province.json

{
    "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": "123456",
                        "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
            }
        }
    }
}

2）配置说明

hdfsreader：

​

mysqlwriter：

​

        其中 writeMode 的三种不同取值代表三种不同的 SQL 语句，其中 replace 和 on duplicate key update 都要求我们的 MySQL 表是有主键的。我们经常使用的 insert 语句是不需要主键的，所以当有主键重复的时候会直接报错。而 replace 语句如果遇到表中已经存在该主键的数据会直接替换掉， on duplicate key update 语句的话如果遇到表中已经存在该主键的数据会更新不同值的字段。

3）提交任务

创建 HDFS 输出端 MySQL 的表：

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;

提交任务：

bin/datax.py job/test_province.json

4）查看结果

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5、DataX 优化

        上面 DataX 的任务配置文件中，job 下有两个参数 content 和 setting，content 是配置 reader 和 writer 的，而 setting 其实就是来给 DataX 优化用的（通过控制流量、并发）。

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：

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:

min(总byte限速/单个channel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

总结

        DataX 这个工具的学习就结束了，比我想象的要简单多，但是也需要好好熟悉练习一下。目前只学习了 DataX 在 HDFS 和 MySQL 之间的相互数据传递，以后用到其它框架的时候还需要精进一下。