一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsW
# DataX TxtFileReader 说明
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## 1 快速介绍
TxtFileReader提供了读取本地文件系统数据存储的能力。在底层实现上，TxtFileReader获取本地文件数据，并转换为DataX传输协议传递给Writer。
**本地文件内容存放的是一张逻辑意义上的二维表，例如CSV格式的文本信息。**
## 2 功能与限制
TxtFileR
背景：因orc的存储格式引起的问题相对来说较多，所以公司决定所有的表都采用parquet格式，因为datax插件需要增加parquet格式的支持。com.alibaba.datax.common.exception.DataXException: Code:[HdfsWriter-04], Description:[您配置的文件在写入时出现IO异常.]. - java.lang.IllegalAr
Canal与DataX等工具的区别Canal\DataX\MySQLMTOP1. Canal1.1 canal工作原理1.2 canal应用场景2. DataX2.1 Datax简介2.2 Datax框架设计2.3 Datax插件体系2.4 Datax核心架构3. MySQLMTOP3.1 MySQLMTOP简介3.2 MySQLMTOP功能 Canal\DataX\MySQLMTOP你好！ 今
文章目录一.快速介绍二. 功能与限制三. 功能说明3.1 配置样例3.2 参数说明3.2.1 path3.2.2 column3.2.3 fieldDelimiter3.2.4 compress3.2.5 encoding3.2.6 skipHeader3.2.7 nullFormat3.2.8 csvReaderConfig3.3 类型转换一.快速介绍 实际生产中，鉴于数据安全、不同够公司数
参考博客：简书-DataX kafkawriter 背景基于阿里开源DataX3.0版本，开发kafka的读写驱动，可以实现从mysql、postgresql抽取数据到kafka，从kafka 消费消息写入hdfs等功能。1、整体模块代码结构1、kafkareader2、kafkawriter 3、package.xml<fileSet>
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DataX 是阿里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。DataX工具是用json文件作为配置文件的，根据官方提供文档我们构建Json文件如下：{
"job": {
"content": [
{
目录一、前言二、核心源码解读①writer线程②reader线程③源码流程图三、总结一、前言我们都知道我们在使用datax完成一个异构数据源的同步任务的时候，比如从mysql读取一张表写入到hdfs，我们只需要配置一个json文件进行reader和writer的配置，然后执行datax，他就会不断的从reader处拉取数据写入到writer，这个过程是持续进行的，直到所需要的数据都读取且写入完毕，
很多小伙伴遇到datax导数很慢很慢。。慢到一两千万的数据要花十个小时的去导，有的速度真是只有 300-500 rec/s 简直是惨不忍睹。这篇文章将仔细告诉大家，你的datax任务为什么这么慢，怎么去解决。首先说明下，个人认为reader提速最重要的一点就是切分任务即split这块，懒得看过程的请直接跳到结尾。。。。结尾的json照着抄就行，莫要瞎改，等你跑好了你再改其他参数split 又分为两
DataX 是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。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
文章目录一. 快速介绍二. 功能与限制三. 功能说明3.1 配置样例3.2 参数说明3.2.1 defaultFS3.2.2 fileType3.2.3 path3.2.4 fileName3.2.5 column3.2.6 writeMode3.2.7 fieldDelimiter3.2.8 compress3.2.9 hadoopConfig3.2.10 encoding3.2.11 hav
目录一、Kafka的的介绍1、概述二、Kafka的配置及启动1、安装步骤三、Kafka核心概念及操作1、知识点2、Kafka使用四、Kafka主题分区的副本相关补充五、Kafka基本概念梳理1、Kafka架构2、Topic与Partition六、Kafka消息处理七、Kafka的索引机制1、概述八、Kafka的消息系统语义1、概述2、三种语义新版本Kafka的幂等性实现九、扩展：Zero Copy
Kafka简介：
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式基于发布/订阅的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。Kafka是一个消息系统，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。活动流数据是几乎所有站点在对其网
此框架代码为单线程收发, 适用于用kafka转送消息的业务, 如果要发送大量数据, 并且发送端有大量并发请求, 应当修改发送代码.代码可以免费应用于商业代码, 但请保留创作者信息.本框架包含如下内容: 下面就把各类完整代码发上来AbstractConfig类:package org.test;
import java.util.ArrayList;
import java.u
DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，主要用于实现各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。以下是关于DataX的详细阐述：设计理念和架构：DataX的设计理念是将复杂的网状的同步链路变成星型数据链路，它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，就能与已有的数据源实现无缝数据同步。DataX本身作为离线数据同步框架，采用Fra
环境准备1）基础软件安装MySQL (5.5+) 必选，对应客户端可以选装, Linux服务上若安装mysql的客户端可以通过部署脚本快速初始化数据库JDK (1.8.0_xxx) 必选Maven (3.6.1+) 必选DataX 必选Python (2.x) (支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件，替换文件在doc/datax-web/datax-pytho
# DataX读取Hive实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现"DataX读取Hive"的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据源配置
数据源配置 --> 任务配置
任务配置 --> 运行任务
运行任务 --> 数据同步完成
数据同步完成 --> [*]
```
整体流程分为以下几个步骤：
1. 数
# 使用 DataX 读取 Hive 的完整指南
DataX 是一个开源的异构数据传输工具，可以高效地实现数据在多种存储之间的传输。本文将详细介绍如何使用 DataX 从 Hive 中读取数据，并将过程分为几个步骤进行讲解。
## 流程概述
以下是使用 DataX 读取 Hive 的整个流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------
WCF第一要素就是契约:服务契约用于声明可用于远程访问的类型。在Interface或class开始处使用服务契约标签.[ServiceContract]
Public interface Iservice
{
}接口调用契约的好处:1. 同一服务类型可以实现多个不相干的服务契约.2. &n
数据写流程和读流程一、数据写流程二、数据读流程 一、数据写流程 客户端选择一个 集群任意节点 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node（协调节点）。coordinating node（协调节点） 对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据
