Redian新闻
>
阿里又开源一款数据同步工具DataX,稳定又高效,好用到爆!

阿里又开源一款数据同步工具DataX,稳定又高效,好用到爆!

公众号新闻

有个项目的数据量高达五千万,但是因为报表那块数据不太准确,业务库和报表库又是跨库操作,所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步,但是尝试后发现这些方案都不切实际:

mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也就是说同步等于没同步)

存储方式:这个效率太慢了,要是数据量少还好,我们使用这个方式的时候,三个小时才同步两千条数据…

常见数据异构的几款中间件的区别如下:

今天介绍一款不错的中间件:DataX

DataX 简介

DataX(https://github.com/alibaba/DataX) 是阿里云 DataWorks 数据集成 的开源版本,主要就是用于实现数据间的离线同步。 DataX 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(即不同的数据库) 间稳定高效的数据同步功能。

为了 解决异构数据源同步问题,DataX 将复杂的网状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时,只需要将此数据源对接到 DataX,便能跟已有的数据源作为无缝数据同步。

DataX3.0 框架设计

DataX 采用 Framework + Plugin 架构,将数据源读取和写入抽象称为 Reader/Writer 插件,纳入到整个同步框架中。

角色作用
Reader(采集模块)负责采集数据源的数据,将数据发送给 Framework
Writer(写入模块)负责不断向 Framework 中取数据,并将数据写入到目的端。
Framework(中间商)负责连接 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。

DataX3.0 核心架构

DataX 完成单个数据同步的作业,我们称为 Job,DataX 接收到一个 Job 后,将启动一个进程来完成整个作业同步过程。关注公众号:码猿技术专栏,回复关键词:1111 获取阿里内部Java性能调优手册!DataX Job 模块是单个作业的中枢管理节点,承担了数据清理、子任务切分、TaskGroup 管理等功能。

  • DataX Job 启动后,会根据不同源端的切分策略,将 Job 切分成多个小的 Task (子任务),以便于并发执行。
  • 接着 DataX Job 会调用 Scheduler 模块,根据配置的并发数量,将拆分成的 Task 重新组合,组装成 TaskGroup(任务组)
  • 每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动,Task 启动后,会固定启动 Reader --> Channel --> Writer 线程来完成任务同步工作。
  • DataX 作业运行启动后,Job 会对 TaskGroup 进行监控操作,等待所有 TaskGroup 完成后,Job 便会成功退出(异常退出时 值非 0 )

DataX 调度过程:

  1. 首先 DataX Job 模块会根据分库分表切分成若干个 Task,然后根据用户配置并发数,来计算需要分配多少个 TaskGroup;
  2. 计算过程:Task / Channel = TaskGroup,最后由 TaskGroup 根据分配好的并发数来运行 Task(任务)

使用 DataX 实现数据同步

准备工作:

  • JDK(1.8 以上,推荐 1.8)
  • Python(2,3 版本都可以)
  • Apache Maven 3.x(Compile DataX)(手动打包使用,使用 tar 包方式不需要安装)
主机名操作系统IP 地址软件包
MySQL-1CentOS 7.4192.168.1.1jdk-8u181-linux-x64.tar.gz datax.tar.gz
MySQL-2CentOS 7.4192.168.1.2

安装 JDK:

下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html(需要创建 Oracle 账号)

[root@MySQL-1 ~]# ls
anaconda-ks.cfg  jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@MySQL-1 ~]# tar zxf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz 
[root@DataX ~]# ls
anaconda-ks.cfg  jdk1.8.0_181  jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@MySQL-1 ~]# mv jdk1.8.0_181 /usr/local/java
[root@MySQL-1 ~]# cat <<END >> /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export PATH=$PATH:"$JAVA_HOME/bin"
END
[root@MySQL-1 ~]# source /etc/profile
[root@MySQL-1 ~]# java -version
  • 因为 CentOS 7 上自带 Python 2.7 的软件包,所以不需要进行安装。

Linux 上安装 DataX 软件

[root@MySQL-1 ~]# wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
[root@MySQL-1 ~]# tar zxf datax.tar.gz -C /usr/local/
[root@MySQL-1 ~]# rm -rf /usr/local/datax/plugin/*/._*      # 需要删除隐藏文件 (重要)
  • 当未删除时,可能会输出:[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json] 不存在. 请检查您的配置文件.

验证:

[root@MySQL-1 ~]# cd /usr/local/datax/bin
[root@MySQL-1 ~]# python datax.py ../job/job.json       # 用来验证是否安装成功

输出:

2021-12-13 19:26:28.828 [job-0] INFO  JobContainer - PerfTrace not enable!
2021-12-13 19:26:28.829 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 100000 records, 2600000 bytes | Speed 253.91KB/s, 10000 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 0.060s |  All Task WaitReaderTime 0.068s | Percentage 100.00%
2021-12-13 19:26:28.829 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2021-12-13 19:26:18
任务结束时刻                    : 2021-12-13 19:26:28
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

DataX 基本使用

查看 streamreader \--> streamwriter 的模板:

[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py -r streamreader -w streamwriter

输出:

DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.


Please refer to the streamreader document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md 

Please refer to the streamwriter document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md 
 
Please save the following configuration as a json file and  use
     python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json 
to run the job.

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name""streamreader"
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "sliceRecordCount"""
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name""streamwriter"
                    "parameter": {
                        "encoding"""
                        "print"true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel"""
            }
        }
    }
}

根据模板编写 json 文件

[root@MySQL-1 ~]# cat <<END > test.json
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name""streamreader"
                    "parameter": {
                        "column": [        # 同步的列名 (* 表示所有)
       {
           "type":"string",
    "value":"Hello."
       },
       {
           "type":"string",
    "value":"河北彭于晏"
       },
   ], 
                        "sliceRecordCount""3"     # 打印数量
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name""streamwriter"
                    "parameter": {
                        "encoding""utf-8",     # 编码
                        "print"true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel""2"         # 并发 (即 sliceRecordCount * channel = 结果)
            }
        }
    }
}

输出:(要是复制我上面的话,需要把 # 带的内容去掉)

安装 MySQL 数据库

分别在两台主机上安装:

[root@MySQL-1 ~]# yum -y install mariadb mariadb-server mariadb-libs mariadb-devel   
[root@MySQL-1 ~]# systemctl start mariadb            # 安装 MariaDB 数据库
[root@MySQL-1 ~]# mysql_secure_installation            # 初始化 
NOTE: RUNNING ALL PARTS OF THIS SCRIPT IS RECOMMENDED FOR ALL MariaDB
      SERVERS IN PRODUCTION USE!  PLEASE READ EACH STEP CAREFULLY!

Enter current password for root (enter for none):       # 直接回车
OK, successfully used password, moving on...
Set root password? [Y/n] y                            # 配置 root 密码
New password: 
Re-enter new password: 
Password updated successfully!
Reloading privilege tables..
 ... Success!
Remove anonymous users? [Y/n] y                     # 移除匿名用户
 ... skipping.
Disallow root login remotely? [Y/n] n                # 允许 root 远程登录
 ... skipping.
Remove test database and access to it? [Y/n] y         # 移除测试数据库
 ... skipping.
Reload privilege tables now? [Y/n] y                    # 重新加载表
 ... Success!

1)准备同步数据(要同步的两台主机都要有这个表)

MariaDB [(none)]> create database `course-study`;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

MariaDB [(none)]> create table `course-study`.t_member(ID int,Name varchar(20),Email varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

因为是使用 DataX 程序进行同步的,所以需要在双方的数据库上开放权限:

grant all privileges on *.* to root@'%' identified by '123123';
flush privileges;

2)创建存储过程:

DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE test()
BEGIN
declare A int default 1;
while (A < 3000000)do
insert into `course-study`.t_member values(A,concat("LiSa",A),concat("LiSa",A,"@163.com"));
set A = A + 1;
END while;
END $$
DELIMITER ;

3)调用存储过程(在数据源配置,验证同步使用):

call test();

通过 DataX 实 MySQL 数据同步

1)生成 MySQL 到 MySQL 同步的模板:

[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name""mysqlreader",       # 读取端
                    "parameter": {
                        "column": [],         # 需要同步的列 (* 表示所有的列)
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [],       # 连接信息
                                "table": []       # 连接表
                            }
                        ], 
                        "password""",        # 连接用户
                        "username""",        # 连接密码
                        "where"""         # 描述筛选条件
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name""mysqlwriter",       # 写入端
                    "parameter": {
                        "column": [],         # 需要同步的列
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl""",       # 连接信息
                                "table": []       # 连接表
                            }
                        ], 
                        "password""",        # 连接密码
                        "preSql": [],         # 同步前. 要做的事
                        "session": [], 
                        "username""",        # 连接用户 
                        "writeMode"""        # 操作类型
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel"""          # 指定并发数
            }
        }
    }
}

2)编写 json 文件:

[root@MySQL-1 ~]# vim install.json
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name""mysqlreader"
                    "parameter": {
                        "username""root",
                        "password""123123",
                        "column": ["*"],
                        "splitPk""ID",
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
                                ], 
                                "table": ["t_member"]
                            }
                        ]
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name""mysqlwriter"
                    "parameter": {
                        "column": ["*"], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl""jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
                                "table": ["t_member"]
                            }
                        ], 
                        "password""123123",
                        "preSql": [
                            "truncate t_member"
                        ], 
                        "session": [
                            "set session sql_mode='ANSI'"
                        ], 
                        "username""root"
                        "writeMode""insert"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel""5"
            }
        }
    }
}

3)验证

[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py install.json

输出:

2021-12-15 16:45:15.120 [job-0] INFO  JobContainer - PerfTrace not enable!
2021-12-15 16:45:15.120 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2999999 records, 107666651 bytes | Speed 2.57MB/s, 74999 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 82.173s |  All Task WaitReaderTime 75.722s | Percentage 100.00%
2021-12-15 16:45:15.124 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2021-12-15 16:44:32
任务结束时刻                    : 2021-12-15 16:45:15
任务总计耗时                    :                 42s
任务平均流量                    :            2.57MB/s
记录写入速度                    :          74999rec/s
读出记录总数                    :             2999999
读写失败总数                    :                   0

你们可以在目的数据库进行查看,是否同步完成。

  • 上面的方式相当于是完全同步,但是当数据量较大时,同步的时候被中断,是件很痛苦的事情;
  • 所以在有些情况下,增量同步还是蛮重要的。

使用 DataX 进行增量同步

使用 DataX 进行全量同步和增量同步的唯一区别就是:增量同步需要使用 where 进行条件筛选。 关注公众号:码猿技术专栏,回复关键词:1111 获取阿里内部Java性能调优手册!(即,同步筛选后的 SQL)

1)编写 json 文件:

[root@MySQL-1 ~]# vim where.json
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name""mysqlreader"
                    "parameter": {
                        "username""root",
                        "password""123123",
                        "column": ["*"],
                        "splitPk""ID",
                        "where""ID <= 1888",
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
                                ], 
                                "table": ["t_member"]
                            }
                        ]
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name""mysqlwriter"
                    "parameter": {
                        "column": ["*"], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl""jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
                                "table": ["t_member"]
                            }
                        ], 
                        "password""123123",
                        "preSql": [
                            "truncate t_member"
                        ], 
                        "session": [
                            "set session sql_mode='ANSI'"
                        ], 
                        "username""root"
                        "writeMode""insert"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel""5"
            }
        }
    }
}
  • 需要注意的部分就是:where(条件筛选) 和 preSql(同步前,要做的事) 参数。

2)验证:

[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/data/bin/data.py where.json

输出:

2021-12-16 17:34:38.534 [job-0] INFO  JobContainer - PerfTrace not enable!
2021-12-16 17:34:38.534 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 1888 records, 49543 bytes | Speed 1.61KB/s, 62 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 0.002s |  All Task WaitReaderTime 100.570s | Percentage 100.00%
2021-12-16 17:34:38.537 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2021-12-16 17:34:06
任务结束时刻                    : 2021-12-16 17:34:38
任务总计耗时                    :                 32s
任务平均流量                    :            1.61KB/s
记录写入速度                    :             62rec/s
读出记录总数                    :                1888
读写失败总数                    :                   0

目标数据库上查看:

3)基于上面数据,再次进行增量同步:

主要是 where 配置:"where""ID > 1888 AND ID <= 2888"      # 通过条件筛选来进行增量同步
同时需要将我上面的 preSql 删除(因为我上面做的操作时 truncate 表)

来源:blog.csdn.net/weixin_46902396/article/details/121904705.


--完--


ChatGPT 4.0 账号不用特殊网络了 !!!

OpenAI已经宣布恢复了ChatGPT的互联网访问功能,这意味着现在可以通过互联网浏览并提供最新的、权威的信息,并且能够直接提供相关原始链接。它不再受限于2021年9月之前的数据。


不过,这个功能目前只有升级Plus会员,才能使用 。

大家也都知道,官方开通的Plus会员,一个月20美元,相当于人民币180元每月,而且经常有被封号的风险 。

所以,这边一次性买了50多个Plus会员放在一个系统的池子里,共享给大家使用 。每月只需要90元,就可以直接使用 GPT 4.0 ,而且国内网络就可以直接登录 ,不需要额外的上网工具 。

复制购买链接到浏览器打开:https://qeosq.xetlk.com/s/408XZG

购买这个账号,一直有售后,不用担心中途封号或者用不了

或者直接微信付款后,加我微信:itcodexy,备注:90元购买plus账号
我会立马通过微信好友请求 。

扫码可以直接购买



微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
医护姐妹们一定要试试这个高克重高品质的阔腿裤,实用且好看到爆![皇帝是我]从圣经女士师底波拉谈起大厂咋做多系统数据同步方案的?「CPB隔离」太绝了!一秒拥有“妈生好皮”!气色好到爆!保税仓直发!!亏损百亿!最惨新能源一哥,被自己人绊倒了?直播商业访谈,好真实,好刺激,好好玩Databricks开源大模型DBRX,以及这对Databricks公司的商业,估值,上市等方面的影响。。。别在穿阔腿裤了!今年流行"吃肉裤"!小个子女生穿好看到爆!如果只推荐一款数学教具,它是我心头的唯一新年出门穿上这条收腹裤,“吃肉”10斤​,好穿到爆!新年送男人什么礼物好?8个质感品牌,好用到天荒地老燕梳楼第16次推荐的洗面奶,人手一支,好用到叫绝!1月中英实习岗位多到爆!大摩、华泰...新开300+岗位,领表速投!中国足协原主席陈戌源一审被控受贿8103万余元杰克逊跳舞秒变3D机器人!阿里又出新活儿,视频任何人可替换牛仔裤下岗了!这条我穿了两年可以套秋裤的高克重阔腿裤,好看到爆!免费!纽约这家藏在黄金地段的娱乐城,强势开业!这里的环境好到爆!人均十几就能玩到嗨!39.9元2支护发精油喷雾,让你一顺到底,好用到爆!袜子界的鬼才发明!!! 新型莱赛尔天丝四季袜,轻薄柔软透气,不臭不闷舒爽到爆!免费!纽约这家藏在黄金地段的逆风娱乐城,强势开业!这里的环境好到爆!人均十几就能玩到嗨!新年穿美到爆!国风羊毛衫百元出头拿下,又美又保暖,穿出“中国味”!AI再颠覆材料学!微软MatterGen直接生成新材料,稳定性超SOTA模型2.9倍鸿发超市「2000 万美元」买下82街前Walmart超市!开设第4家Hông Phát分店!阿里又开源一款数据同步工具 DataX,稳定又高效,好用到爆!比跑鞋软,比皮鞋轻,雨天“淋不湿”运动鞋,防水防污,好穿到爆!dá àn jiē xiǎo 🥳袜子界的鬼才发明!新型莱赛尔天丝四季袜,不臭不闷舒爽到爆!廖碧兰油画:我成长的故事 Dragon’s Daughter - 4新年新刀新气象!阿宝特推荐一款切菜刀和剁骨刀,好用方便~清单|| 回购n次,这几样东西真的好用到我不想换~GPT-4 Plus,稳定用了一年,有需要的来!做豆腐[皇帝是我]接着谈诺贝尔奖女得主Goldin和超级女天后Taylor Swift团|年货必囤清单!自留送礼超合适,史低价划算到爆!廖碧兰油画:我成长的故事 Dragon’s Daughter - 3
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。