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
CS创新实验室37 分钟前
CS实验室行业报告:机器人领域就业分析报告
大数据·人工智能·机器人
LinuxGeek10244 小时前
Kylin-Server-V11、openEuler-22.03和openEuler-24.03的MySQL 9.7.0版本正式发布
大数据·mysql·kylin
容智信息4 小时前
国家级算力底座+企业级智能体:容智Agent OS 获选入驻移动云能中心,联手赋能千行百业
大数据·人工智能·自然语言处理·智慧城市
Chuer_4 小时前
讲透财务Agent核心概念,深度拆解财务Agent应用趋势
大数据·数据库·安全·数据分析·甘特图
gushinghsjj5 小时前
什么是主数据管理平台?怎么构建主数据管理平台?
大数据·数据库
焦糖玛奇朵婷5 小时前
解锁扭蛋机小程序的五大优势
java·大数据·服务器·前端·小程序
阿瑞说项目管理5 小时前
AI Agent 与普通 AI 助手的区别是什么?
大数据·人工智能·agent·智能体·企业级ai
黎阳之光5 小时前
黎阳之光:以视频孪生+全域感知,助力低空经济破局突围
大数据·人工智能·算法·安全·数字孪生
汽车仪器仪表相关领域6 小时前
Kvaser Leaf Light HS v2 M12:5 针 M12 NMEA 2000 接口,海事与工业 CAN 总线测试的防水耐用之选
大数据·网络·人工智能·功能测试·安全性测试
ElfBoard6 小时前
飞凌精灵(ElfBoard)技术贴|如何在RK3506开发板上实现UART功能复用
大数据·linux·人工智能·驱动开发·单片机·嵌入式硬件·物联网