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一、部署步骤
1、jdk环境
查看jdk的版本，一般使用1.8.
2、python环境
datax是以python脚本形式的语言，需要python的运行环境。
以python3为例，mac安装。
步骤一：安装
方式一：官网下载安装包
访问Python官方网站（https://www.python.org/downloads/macos/）下载适用于Mac的Python安装包。根据你的操作系统版本选择合适的安装包，安装步骤与正常软件安装步骤一致。
方式二：brew命令安装
首先mac中要有Homebrew（包管理器），如果未安装可以通过命令行进行安装。
安装步骤：
- 打开终端，输入命令
shell
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"- 更新Homebrew的配方和包
shell
brew update- 查看python版本
shell
brew search python@
- 安装python，可以指定版本,如果不指定版本，会安装最新版
shell
brew install python3-
安装时可能会提示git认证过期，若没有跳至第7步，需要重新认证,获取token地址：https://github.com/settings/tokens/new?scopes=gist,public_repo&description=Homebrew
-
在终端执行,第五步获取的token值
shell
export HOMEBREW_GITHUB_API_TOKEN=步骤二：配置环境变量
安装好python环境后，配置环境变量。
- 配置编辑
vim ~/.bash_profile，加入alias python="/opt/homebrew/bin/python3"，后面路径为安装的执行路径，可用which python3获取； - 刷新配置文件，
source ~/.bash_profile，关闭终端重新打开
步骤三：验证
- 配置完成后，验证是否安装成功
shell
python --version3、maven环境（可选）
如果下载源码进行编译的话，需要maven环境，直接下载datax工具包则不需要。
二、下载安装datax
方式1、2任选其一。
1、下载datax源码
-
本地打开源码后可能有依赖引用不到，需要手动添加，更换pom中的路径。
jar包下载地址：http://www.java2s.com/Code/Jar/j/Downloadjconn3jar.htm
-
idea中添加jar包
-
通过maven打包
shell
cd 代码路径
mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true
- 打包执行后，在target目录下
2、下载datax安装文件
shell
tar -zxvf datax.tar.gz -C /Users/wangzhaokun/Downloads/google3、验证
- 自测脚本
shell
# python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json
# 例如:
python /Users/wangzhaokun/Downloads/google/datax/bin/datax.py /Users/wangzhaokun/Downloads/google/datax/job/job.json
- 异常处理
若执行脚本中出现缺少文件xxx/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json类似文件存在，则需要删除 plugin 目录下的所有的以 _ 开头的文件。
shell
#进入/datax/plugin目录下
find ./* -type f -name ".*er" | xargs rm -rf三、配置示例
场景：oracle数据库中，视图数据同步到表中。
1、生成配置模版
生成配置文件可选的reader\writer在plugin目录下
- 执行python datax.py -r oraclereader -w oraclewriter，生成模版文件
yml
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "oraclereader",
"parameter": {
"column": [],
"connection": [
{
"jdbcUrl": [],
"table": []
}
],
"password": "",
"username": ""
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"column": [],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "",
"table": []
}
],
"password": "",
"preSql": [],
"session": [],
"username": "",
"writeMode": ""
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": ""
}
}
}
} 2、根据配置模版生成配置文件
文件放在job目录下，模版文件中可通过表对表，也可能过sql查询结果，然后写入结果表。
yml
#test.json
{
"content":[
{
"reader":{
"name":"oraclereader",
"parameter":{
"connection":[
{
"jdbcUrl":[
"jdbc:oracle:thin:@//ip:port/gfmisdev"
],
"querySql":[
" SELECT * from MV_LEDGER_AGENCY"
]
}
],
"password":"*",
"username":"KF_PAY_0512"
}
},
"writer":{
"name":"oraclewriter",
"parameter":{
"column":[
"*"
],
"connection":[
{
"jdbcUrl":"jdbc:oracle:thin:@//ip:port/gfmisdev",
"table":[
"FM_LEDGER_AGENCY_TEST"
]
}
],
"password":"*",
"preSql":[
],
"username":"KF_PAY_0512"
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"channel":"1"
}
}
}3、运行datax
在bin目录下执行，也可通过全路径执行。
shell
python datax.py ../job/test.json4、执行成功后查看结果表，数据正常进入
待完善补充！！！