什么是数据同步利器DataX，如何使用？

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今天给大家分享一个阿里开源的数据同步工具DataX，在Github拥有14.8k的star，非常受欢迎，官网地址：https://github.com/alibaba/DataX

什么是 Datax?

DataX 是阿里云 DataWorks数据集成的开源版本，使用Java 语言编写，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS, databend 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

应用场景有那些？

数据仓库同步：DataX 可以帮助将数据从一个数据仓库（如关系型数据库、大数据存储系统等）同步到另一个数据仓库，实现数据的迁移、备份或复制。
数据库迁移：当我们需要将数据从一个数据库平台迁移到另一个数据库平台时，DataX 可以帮助完成数据的转移和转换工作
数据集成与同步：DataX 可以用作数据集成工具，用于将多个数据源的数据进行整合和同步。它支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统等，可以将这些数据源的数据整合到一个目标数据源中。
数据清洗与转换：DataX 提供了丰富的数据转换能力，可以对数据进行清洗、过滤、映射、格式转换等操作。这对于数据仓库、数据湖和数据集市等数据存储和分析平台非常有用，可以帮助提高数据质量和一致性。
数据备份与恢复：DataX 可以用于定期备份和恢复数据。通过配置定时任务，可以将数据从源端备份到目标端，并在需要时进行数据恢复。

DataX支持那些数据源？

架构设计

DataX作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。

Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
Writer： Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。
Framework：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。

DataX 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，如下图

DataX完成单个数据同步的作业，称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。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(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。
切分多个Task之后，DataX Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。
每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader--->Channel--->Writer的线程来完成任务同步工作。
DataX作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0

DataX调度流程

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张表的mysql数据同步到odps里面。 DataX的调度决策是：

Job根据分表切分成了100个Task。
根据20个并发，DataX计算需要分配4个TaskGroup。
4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责5个并发共计运行25个Task。

如何使用 Datax?

点击datax 下载，下载后解压至本地某个目录，如下图

用例说明

这里为了方便演示，我们同步MySQL的user_info表至MySQL的ods_test_mysql_user_info_m，同步条件为更新时间字段，如下

在实际工作中你可以选择不同类型的数据源测试

sql 复制代码

drop table ods_test_mysql_user_info_m

CREATE TABLE `user_info` (
  `id` int NOT NULL COMMENT 'ID',
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '名称',
  `sex` tinyint NOT NULL COMMENT '性别 1男 2女',
  `phone` varchar(11) COMMENT '手机',
	`address` varchar(1000)  COMMENT '地址',
	`age` int  COMMENT '年龄',
	`create_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='用户信息表';

CREATE TABLE `ods_test_mysql_user_info_m` (
  `id` int NOT NULL COMMENT 'ID',
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '名称',
  `sex` tinyint NOT NULL COMMENT '性别 1男 2女',
  `phone` varchar(11) COMMENT '手机',
	`address` varchar(1000)  COMMENT '地址',
	`age` int  COMMENT '年龄',
	`create_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='用户信息数仓表';

在user_info表中插入数据如下

创建作业的配置文件（json格式）

在 datax 的 script 目录，创建ods_test_mysql_user_info_m.json文件，配置如下，mysqlreader表示读取端，mysqlwriter表示写入端

json 复制代码

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "column": ["id","name","sex","phone","address","age","create_time","update_time"],
            		         "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"],
                                "table": ["user_info"]
                            }
                        ],
                        "password": "root",
                        "username": "root",
                        "where": "update_time > '${updateTime}' "
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                       "writeMode": "replace",
                        "column": ["id","name","sex","phone","address","age","create_time","update_time"],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false",
                                "table": ["ods_test_mysql_user_info_m"]
                            }
                        ],
                        "username": "root",
                        "password": "root",
                        "preSql": [],
                        "session": [
                          "set session sql_mode='ANSI'"
                        ]

                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "5"
            }
        }
    }
}

创建执行脚本

为了更贴合实际，写一个调度脚本sync.sh支持动态参数来执行任务

shell 复制代码

#!/bin/bash
## 执行示例 sh /Users/weizhao.dong/Documents/soft/datax/datax-script/call.sh /Users/weizhao.dong/Documents/soft/datax/datax-script/dwd_g2park_inout_report_s.json 1
jsonScript=$1
echo '执行脚本:'$jsonScript
interval=$2
echo "时间间隔(分钟):"$interval
now_time=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
echo "当前时间："$now_time
update_time=$(date -v -${interval}M  '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#linux 更新时间获取
#update_time=$(date -d "${now_time} $interval minute ago" +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
echo "更新时间："$update_time
#执行
python3 /Users/weizhao.dong/Documents/soft/datax/bin/datax.py $jsonScript -p "-DupdateTime='${update_time}'"

假设我们要执以上ods_test_mysql_user_info_m.json脚本，并且同步十分钟之前的数据，如下

shell 复制代码

./sync.sh ods_test_mysql_user_info_m.json 10

测试

执行./sync.sh ods_test_mysql_user_info_m.json 10进行同步

以上结果可能有些人有疑问，就三条数据执行时间为 10s，其实这个 10s主要是初始化时间，耗时过长，同步的数据量多了优势就体现出来了，以下为实际生产同步数据结果，可以看到同步63102条耗时22s