datax writeMode怎么使用

文章目录

• 前言
• 第1章、概述

• 1.1 DataX是什么？
• 1.2 DataX的设计
• 1.3 支持的数据源
• 1.4 框架设计
• 1.5 运行原理

• 第2章 快速入门

• 2.1 官方地址
• 2.3 安装

• 第3章 使用案例

• 3.1 从stream流读取数据并打印到控制台
• 3.2 读取Mysql中的数据存放到Hdfs

• 3.2.1 参数解析
• 3.2.2 准备数据
• 3.2.3 编写配置文件

• 总结

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前言

数据采集在数仓中是指将数据从源数据端采集到目标端的过程。涉及到数据库到数据库的数据同步问题，DataX是其中的一种工具，DataX是一个异构数据源离线同步工具。

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第1章、概述

1.1 DataX是什么？

• DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具。
• 开源地址：https://github.com/alibaba/DataX

1.2 DataX的设计

为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。

1.3 支持的数据源

DataX目前已经有较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库，NOSQL，大数据计算系统都已经接入。

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，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。
• Task：由Job切分而来，是DataX作业的最小单元，每个Task负责一部分数据的同步工作。
• Schedule：将Task组成TaskGroup，单个TaskGroup的并发数量是5.
• TaskGroup:负责启动Task。

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。

第2章 快速入门

2.1 官方地址

下载地址：http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
源码地址：https://github.com/alibaba/DataX

2.3 安装

将下载好的 datax.tar.gz 上传到 hadoop102 的/opt/software
2）解压 datax.tar.gz 到/opt/module

tar -zxvf datax.tar.gz -C /opt/module/

3）运行自检脚本

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

第3章 使用案例

3.1 从stream流读取数据并打印到控制台

1. 查看配置模板

cd /opt/module/datax/bin
python datax.py -r streamreader -w streamwriter

2. 编辑模板

vim stream2stream.json

内容

{
 "job": {
 "content": [
 {
 "reader": {
 "name": "streamreader",
 "parameter": {
 "sliceRecordCount": 10,
 "column": [
 {
 "type": "long",
 "value": "10"
 },
 {
 "type": "string",
 "value": "hello，DataX"
 }
 ]
 }
 },
 "writer": {
 "name": "streamwriter",
 "parameter": {
 "encoding": "UTF-8",
 "print": true
 }
 }
 }
 ],
 "setting": {
 "speed": {
 "channel": 1
 }
 }
 }
}

3)运行

/opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/stream2stream.json

3.2 读取Mysql中的数据存放到Hdfs

3.2.1 参数解析

• mysqlreader 参数解析：
• hdfswriter 参数解析：

3.2.2 准备数据

创建student表并插入数据

create database datax;
use database;
create table student(id int,name varchar(20));
 insert into student values(1001,'zhangsan'),(1002,'lisi'),(1003,'wangwu');

3.2.3 编写配置文件

vim /opt/module/datax/job/mysql2hdfs.json

{
 "job": {
 "content": [
 {
 "reader": {
 "name": "mysqlreader", 
 "parameter": {
 "column": [
 "id",
 "name"
 ], 
 "connection": [

 {
 "jdbcUrl": [
 "jdbc:mysql://hadoop102:3306/datax"
 ], 
 "table": [
 "student"
 ]
 }
 ], 
 "username": "root", 
 "password": "000000"
 }
 }, 
 "writer": {
 "name": "hdfswriter", 
 "parameter": {
 "column": [
 {
 "name": "id",
"type": "int"
 },
 {
 "name": "name",
"type": "string"
 }
 ], 
 "defaultFS": "hdfs://hadoop102:9000", 
 "fieldDelimiter": "\t", 
 "fileName": "student.txt", 
 "fileType": "text", 
 "path": "/", 
 "writeMode": "append"
 }
 }
 }
 ], 
 "setting": {
 "speed": {
 
 "channel": "1"
 }
 }
 }
}

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总结

DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具。