Datax数据采集

一、Datax介绍

官网: DataX/introduction.md at master · alibaba/DataX · GitHub
DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本,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。

Datax架构说明

Datax数据处理流程

二、Datax的使用说明

Datax在使用是主要编写json文件,在json中定义read如何读取 write如何写入

  • 格式
复制代码
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel": 3
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0,
                "percentage": 0.02
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "column": [
                            "id",
                            "name"
                        ],
                        "splitPk": "db_id",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "table"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
     "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
               "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print":true
                    }
                }
            }
        ]
    }
}
​

简单使用

读取mysql数据在终端中输出结果

复制代码
-- 在mysql中创建库表
create database itcast charset=utf8;
use itcast;
create table student(
    id int,
    name varchar(20),
    age int,
    gender varchar(20)
);
insert into student values(1,'张三',20,'男'),
                          (2,'李四',21,'男'),
                          (3,'王五',19,'男'),
                          (4,'赵六',22,'男');

编写datax的json文件

复制代码
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel": 3
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0,
                "percentage": 0.02
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "age",
                            "gender"
                        ],
                        "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "student"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
     "jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/itcast"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
               "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print":true
                    }
                }
            }
        ]
    }
}
​

在datax的job目录下创建json文件

复制代码
cd /export/server/datax/job/

执行json文件中的配置信息

复制代码
cd /export/server/datax/bin
python datax.py ../job/mysql_data.json 

Mysql使用sql语句读取数据

sql语句可以实现对数据的筛选过滤

复制代码
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel":1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "connection": [
                            {
                                "querySql": [
                                    "select * from student where id>=3;"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/itcast"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": true,
                        "encoding": "UTF-8"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

三、Mysql数据导入HDFS

读取mysql数据

写入到hdfs

复制代码
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel":1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                     "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "age",
                            "gender"
                        ],
                        "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "student"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
     "jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/itcast"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                   "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://192.168.88.80:8020",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/data",
                        "fileName": "student",
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "int"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "age",
                                "type": "INT"
                            },
                            {
                                "name": "gender",
                                "type": "string"
                            }
                       
                        ],
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": "\t"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

使用sql语句导入需要指定jdbc连接参数

当数据中有中文是需要增加参数

jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/itcast?useSSL=false&characterEncoding=utf8

复制代码
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel":1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "connection": [
                            {
                                "querySql": [
                                    "select * from student where gender='男';"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/itcast?useSSL=false&characterEncoding=utf8"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                   "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://192.168.88.80:8020",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/data",
                        "fileName": "student",
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "int"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "age",
                                "type": "INT"
                            },
                            {
                                "name": "gender",
                                "type": "string"
                            }
                       
                        ],
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": "\t"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

四、Mysql数据导入Hive表

hive的表是由两部分构成的

表的元数据 hive的metastore管理

表的行数据 hdfs上以文件的方式存储
导入hive表的数据本质就是将mysql中的数据导入hdfs中,将数据按照hive表的路径进行导入
1-启动hive服务 metastore hiveserve2

2-配置datagrip连接

3-创建hive表

复制代码
show databases ;
​
create database itcast;
use  itcast;
create table stu(
     id int,
    name string,
    age int,
    gender string
)row format delimited  fields terminated by ',';
​
select * from stu;

4-hive表的数据导入,本质就是将数据写入hdfs的表目录中

编写json文件

复制代码
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel":1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                     "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "column": [
                            "id",
                            "name",
                            "age",
                            "gender"
                        ],
                        "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "student"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
     "jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/itcast"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                   "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://192.168.88.80:8020",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/user/hive/warehouse/itcast.db/stu",
                        "fileName": "stu",
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "int"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "age",
                                "type": "INT"
                            },
                            {
                                "name": "gender",
                                "type": "string"
                            }
                       
                        ],
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": ","
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

五、Datax-web介绍

GitHub - WeiYe-Jing/datax-web: DataX集成可视化页面,选择数据源即可一键生成数据同步任务,支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源,批量创建RDBMS数据同步任务,集成开源调度系统,支持分布式、增量同步数据、实时查看运行日志、监控执行器资源、KILL运行进程、数据源信息加密等。
datax-web是基于datax进行的二次开发,提供了一个可视化web页面,方便开发人员定义datax任务,并且能自动生成json文件

六、Datax-Web使用

6-1 启动服务

复制代码
/export/server/datax-web-2.1.2/bin/start-all.sh

6-2 访问页面

http://hadoop01:9527/index.html

6-3 使用

6-3-1 创建项目
6-3-2 创建数据源连接
6-3-3 任务管理的模板生成

可以设置定时执行

6-3-4 生成datax任务

6-3-5 任务执行
6-3-6 定时执行
相关推荐
小羊没烦恼!3 天前
微服务化的基石——持续集成
java·大数据·word·powerpoint·.net
一隅论数智3 天前
给AI一张“业务概念地图“:本体如何从哲学走向企业智能
大数据·人工智能·经验分享·笔记·学习·学习方法·政务
尧炎科技3 天前
防潮抗变形,就选纯品梅花全桉多层板
大数据
程序员大阳3 天前
副队长大数据教程(5)--集群情况下虚拟机网络配置
大数据·集群·nat·网路
自由能燃气设备3 天前
商用全预混低氮冷凝锅炉免费方案vs付费方案对比+选型避坑指南
大数据·数据库·人工智能
科创致远3 天前
科创致远 ESOP 系统核心效能与实战价值展示
大数据·数据库·人工智能·精益工程
嘉立创FPC苗工3 天前
FPC与机器人的双向赋能,解锁智能装备进化新势能
大数据·人工智能·制造·fpc·电路板
AI职业加油站3 天前
AI智能体应用工程师证书:政策红利下的职业新风口
大数据·运维·人工智能·学习·职场发展
龙亘川3 天前
一网统管AI平台民生业务实践:基于城市数字底座赋能公积金业务服务升级
大数据·安全·智慧城市·开源软件·数据可视化·政务
码流子3 天前
高速公路安全监测实践:碰撞监测预警+物联网底座,从感知到处置的闭环
大数据·人工智能·物联网·算法·架构