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
DataX的使用在接触datax之前，一直用的是Apache Sqoop这个工具，它是用来在Apache Hadoop 和诸如关系型数据库等结构化数据传输大量数据的工具。但是在实际工作中，不同的公司可能会用到不同的nosql数据库和关系型数据库，不一定是基于hadoop的hive，hbase等这些，所以sqoop也有一定的局限性。在工作处理业务中，公司大佬给我推介了阿里巴巴的datax，用完的感受
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": [
{
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
一、离线数据同步DataX阿里的Datax是比较优秀的产品，基于python，提供各种数据村塾的读写插件，多线程执行，使用起来也很简单，操作简单通常只需要两步；创建作业的配置文件（json格式配置reader,writer）； 启动执行配置作业。非常适合离线数据，增量数据可以使用一些编码的方式实现， 缺点：仅仅针对insert数据比较有效，update数据就不适合。缺乏对增量更新的内置支持，因为D
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
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>
&
DataX的安装及使用目录DataX的安装及使用DataX的介绍DataX的安装DataX的使用1、stream2stream编写配置文件stream2stream.json执行同步任务执行结果2、mysql2mysql----将mysql中的数据导入mysql中编写配置文件mysql2mysql.json执行同步任务执行结果3、mysql2hdfs----将mysql的数据导入hdfs中编写配置
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
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
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
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
Sqoop主要特点1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中；2、sqoop在导入导出数据时，充分采用了map-reduce计算框架，根据输入条件生成一个map-reduce作业，在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作，速度比单节点运行
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
1.需要安装JDK，因为Kafka是用Scala语言编码的，而Scala语言就是运行在JVM（Java虚拟机）上边的。要是没有安装好的话，可以在云服务器上直接运行yum install java-1.8.0-openjdk* -y，进行安装。中间直到会出现一个暂停询问的地方，输入“y”就行，然后出现Complete!才算完成2.Kafka依赖于Zookeeper，首先需要安装Zookeeper。使
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
序言这里使用的是master分支,因为官网上并没有release分支,所以先用master分支吧,可能会有问题cuiyaonan2000@163.com参考资料:https://github.com/alibaba/DataX
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md --插件说明文档http
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
微软提供的Microsoft Application Blocks for .NET 中的Data Access V2.0 相比之前的V1.0有了很大的性能提升，基于它可以开发高性能和伸缩性的.Net数据库应用系统。但Data Access V2.0毕竟是一个通用性的代码，要适应实际应用系统的开发，还需要进行一定的个性化。
