datax的简单介绍

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本文目录一览：

• 1、DataX调优及常见问题
• 2、DataX框架的设计、运行原理详解
• 3、DataPipeline与Datax有什么区别?
• 4、datax传递多个参数到json
• 5、datax支持哪些系统时间
• 6、datax处理文件中异常换行

DataX调优及常见问题

大数据datax，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合datax，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。

离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源(DB、FILE、FTP)等datax；离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。 实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低(50毫秒以内)。

DataX框架的设计、运行原理详解

DataX一般和DataX-Web联合使用，实现对任意数据库之间数据同步的调度执行。对于数据的同步，可以是全量更新和增量更新两种方式，对于大数据量的事物数据，例如：销售记录数据的同步，一般都是选择增量更新方式。

DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。

DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。开源的DataX貌似只能单机部署。

DataPipeline与Datax有什么区别?

1、DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源datax的同步抽象为从源头数据源读取数据datax的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。

2、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。

3、DataX一般和DataX-Web联合使用，实现对任意数据库之间数据同步的调度执行。对于数据的同步，可以是全量更新和增量更新两种方式，对于大数据量的事物数据，例如：销售记录数据的同步，一般都是选择增量更新方式。

4、从数据采集，数据计算，数据存储整个pipeline。数据采集相关的技术有，Flume，sqoop，datax等等，数据计算相关的技术主要有mapreduce，spark，flink等等，负责数据存储的有hdfs，hbase，elaticsearch，redis等等。

datax传递多个参数到json

1、在DataX安装目录下的bin目录中找到Json-to-job.jar，并在命令行中运行。在提示的命令行中输入连接字符串等配置信息，可通过tab键自动补全。配置完成后，系统会在命令行中生成json脚本内容，该脚本可直接使用或修改后使用。

2、JS对象转换成为JSON 流程：读取前端页面数据，组装成为JS对象，并通过jQuery的$.post()方法传递给python。处理：引用一个jsonjs文件，调用JSON.stringify()方法。

3、url：http：//someonex2design.net，content：hello} ]}；JSON 语法 在Ajax应用中，就是服务器直接生成javascript语句，客户端获取后直接用eval方法来获得这个对象，这样就可以省去解析XML的性能损失。

4、datax字段名不一样 dx_substr：从字符串的指定位置（包含）截取指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。

datax支持哪些系统时间

DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

缺点：仅仅针对insert数据比较有效datax，update数据就不适合。缺乏对增量更新的内置支持datax，因为DataX的灵活架构datax，可以通过shell脚本等方式方便实现增量同步。

事务系统是实时的datax，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。

ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。

目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。

datax处理文件中异常换行

1、当datax 导入mysql数据时，可能会因为有有数据报错，导致datax导数据会异常慢，那么可以修改mysqlwriter的writeMode模式 修改为Insert ignore 忽略报错，速度会显著提升。

2、datax字段名不一样 dx_substr：从字符串的指定位置（包含）截取指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。

3、读入json脚本时会通过正则表达式查找${}包含的变量，并搜索环境变量进行替换。

4、Task启动后，会固定启动Reader—Channel—Writer的线程来完成任务同步工作。⑤DataX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。

5、将所赋值的字段重置为空。在dataX脚本读取reader中判断时间类型的字符串为空时，赋一时间戳类型的时间默认值，这个默认值应该是容易与数据真实时间值区分的时间。

6、有可能是系统的原因。CSV文件中的数据读取到Excel表格中的方法。首先介绍下CS v的合并方法。第一部讲CSv全部放在一个文件夹。并同时复制到C盘或者其他盘第一路径下，复制完毕，开始合并准备工作。

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