DataX_命令行使用说明

Datax3.0使用说明

Datax3.0使⽤说明原⽂链接：⼀、datax3.0介绍1、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。

2、DataX3.0框架设计DataX本⾝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。

1. Reader：数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。

2. Writer：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。

3. 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。

3、DataX3.0核⼼架构1. 核⼼模块介绍：- DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为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使用指南

DataX使用指南摘要： 1. DataX是什么 DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

1. DataX是什么DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

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。

同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。

2. 何时用DataX1.DataX是离线数据同步工具，当需要迁移增量时，建议使用DTS，而不是DataX；2.针对离线数据，当数据量很大或表非常多时，建议使用DataX。

此时配置文件可编写脚本批量生成，详见ODPS数据迁移指南。

同时可以增大DataX本身的并发，并提高运行DataX的任务机数量，来达到高并发，从而实现快速迁移；3. DataX怎么用3.1 DataX的配置文件如下是DataX的配置文件示例：{"job": {"content":[{"reader":{ "name":"odpsreader", "parameter":{"accessId":"<accessID>", "accessKey":"******************************", "column":["col_1","col_2"],"odpsServer":"/api","partition":["dt=20160524"],"project":"src_project_name", "splitMode":"record", "table":"table_name_1"}},"writer":{ "name":"odpswriter", "parameter":{"accessId":"<accessId>", "accessKey":"******************************", "accountType":"aliyun","column":["ci_name","geohash"],"odpsServer":"/api", "partition":"dt=20160524","project":"dst_project_name","table":"nb_tab_http"}}}],"setting":{"speed":{"channel":20}}}}1.整个配置文件是一个job的描述；2.job下面有两个配置项，content和setting，其中content用来描述该任务的源和目的端的信息，setting用来描述任务本身的信息；3.content又分为两部分，reader和writer，分别用来描述源端和目的端的信息；4.本例中由于源和目的都是ODPS，所以类型为odpsreader和odpswriter。

datax mongodb collectionname使用方法

datax mongodb collectionname使用方法DataX是一款非常实用的数据迁移工具，可以帮助我们方便地将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。

在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用DataX迁移MongoDB数据。

一、DataX基本概念DataX是一款开源的数据迁移工具，支持多种数据库之间的数据迁移。

它具有高性能、可扩展、易用性强等特点，广泛应用于大数据领域。

二、DataX与MongoDB连接配置在使用DataX迁移MongoDB数据之前，我们需要先配置DataX与MongoDB的连接。

以下是连接配置的详细步骤：1.在DataX的配置文件（datax.properties）中，设置mongodb.url、ername和mongodb.password属性，分别对应MongoDB的地址、用户名和密码。

2.设置mongodb.database和mongodb.collection属性，分别对应要迁移的MongoDB数据库名和集合名。

3.设置mongodb.gridfs.enabled属性为true，表示启用GridFS功能。

三、DataX迁移MongoDB数据操作步骤1.导入依赖在迁移数据之前，我们需要导入DataX的MongoDB插件依赖。

在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：```xml<dependency><groupId>com.datax</groupId><artifactId>datax-plugin-mongodb</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>```2.创建迁移任务在DataX的主界面，选择“迁移任务”菜单，点击“创建迁移任务”。

在创建任务界面，填写任务名称、描述等信息，然后选择数据源和目标数据源。

dataX说明文档2

dataX研究说明目录1.dataX概述 (1)2.部署dataX (1)2.1 安装dataX前检查 (1)2.2mysql数据库安装 (2)2.3oracle数据库安装 (3)2.4dataX安装 (8)3.oracle数据库导入到mysql数据库用例说明 (9)附录1:数据库操作语句 (16)1.dataX概述DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括OceanBase、MySQL、Oracle、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

2.部署dataX2.1 安装dataX前检查在安装DataX前需要检查安装的服务器是否满足以下内容：①处理器为―X86_64‖。

②Python版本>=2.4。

③Java版本>=1.6。

首先以root权限登陆linux系统，执行以下命令查看linux处理器：[root@localhost bin]# uname -aLinux localhost.localdomain 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Tue Jan 29 11:47:41 EST 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux执行以下命令查看Python版本：[root@localhost bin]# python --versionPython 2.6.6执行以下命令查看java版本：[root@localhost bin]# java -versionjava version "1.7.0_09-icedtea"2.2mysql数据库安装下载mysql源码，并解压安装。

新建mysql组以及用户：#groupadd mysql#useradd –g mysql mysql；源码包解压：#tar mysql-5.1.50-linux-x86_64-glibc23.tar.gz ；将解压后的源码包放置/usr/local,并改名为mysql；设置目录的所属用户为mysql ：#chown –R mysql /usr/local/mysql ；目录的所属组为mysql ：#chgrp –R mysql /usr/local/mysql ；初始化数据库，一定要在mysql根目录中执行mysql_install_db：#/usr/local/mysql/scripts/mysql_install_db –user=mysql；默认在/user/local/mysql/data设置目录的所属用户为root：#chown –R root/usr/local/mysql；设置目录的所属用户为mysql ：#chown –R mysql /usr/local/mysql/data；复制mysql的配置文件到/etc目录下，并改名为f：cp /usr/local/mysql/support-files/f /etc/f；复制启动脚本到/etc/rc.d/init.d目录下，并命名为mysqld：cp/usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysqld；#service mysqld start 立即启动mysql；设置mysql的密码为：#/usr/local/mysql/bin/mysqladmin –u root password 123456；然后输入密码进入mysql ，退出mysql命令quit:#/usr/local/mysql/bin/mysql –u root –p;若链接不上数据库做以下处理：#vi /etc/sysconf/iptables-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPTgrant all privileges on *.* to root@'%' identified by "123";2.3oracle数据库安装一、修改操作系统核心参数在Root用户下执行以下步骤：1）修改用户的SHELL的限制，修改/etc/security/limits.conf文件输入命令：vi /etc/security/limits.conf，按i键进入编辑模式，将下列内容加入该文件。

DataX使用说明

DataX使用说明1、新建一个工程项目，创建一个packagecom.alibaba.datax.plugin.writer.eswriter，将ESEntity.java拷贝至此包下面。

2、创建与ElasticSearch映射的的实体，实体继承ESEntity类。

3、将映射实体打成jar包（不要包含ESEntity类）。

Eclipse Export JAR操作勾选要导出的文件Maven项目打包<build><resources><resource><directory>${basedir}/src/main/java</directory><excludes><exclude>**/ESEntity.*</exclude></excludes></resource></resources><plugins><plugin><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>1.7</source><target>1.7</target><encoding>${project-sourceEncoding}</encoding> </configuration></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-jar-plugin</artifactId><version>2.4</version><configuration><archive><manifestEntries><Class-Path>.</Class-Path></manifestEntries></archive><excludes><excludes>**/ESEntity.class</excludes></excludes></configuration></plugin></plugins></build>4、将打好的jar包放到DataX安装目录下的ElasticSearch插件目录（plugin/writer/eswriter）下。

datax文件入库使用函数 -回复

datax文件入库使用函数-回复datax文件入库使用函数是指在使用datax工具进行数据入库时，通过调用相应的函数将数据导入到目标数据库中。

datax是阿里巴巴开源的一款数据同步工具，可以实现跨平台、跨数据库的数据传输和同步。

为了更好地理解和使用datax文件入库使用函数，我们需要了解以下几个方面的内容。

一、datax文件入库使用函数的基本概念及作用1. datax的基本概念：datax是基于阿里云的开源数据交换平台，可用于将数据从一个数据源（如数据库、hdfs、kafka等）同步到另一个数据源。

它采用分布式架构，支持高效、稳定、可靠的数据传输。

2. 入库使用函数的作用：在使用datax进行数据入库时，通过调用相应的函数来实现数据传输和入库操作。

这些函数可以根据不同的数据源和目标数据库的特点进行定制，以达到最佳的数据入库效果。

二、datax文件入库使用函数的具体步骤1. 准备工作：在使用datax文件入库使用函数之前，首先需要准备好源数据和目标数据库，并确保源数据与目标数据库的表结构和字段类型一致。

2. 安装datax：如果还未安装datax，需要先下载并安装datax，可从datax 的官方网站下载最新版本的datax安装包，然后按照安装文档进行安装。

3. 配置文件：在datax的安装目录下，找到并编辑配置文件。

配置文件包括job.json和core.json两部分，其中job.json用于配置数据传输任务的具体内容，core.json用于配置datax的核心参数。

4. 编写job.json文件：在配置文件中，需要指定数据源和目标数据库的相关参数和连接信息，例如源数据库的连接信息、目标数据库的连接信息、需要同步的数据表等。

根据具体情况，可以使用datax提供的一些内置函数或自定义函数。

5. 运行datax：在命令行界面中，切换到datax的安装目录，运行datax.py 脚本，并指定job.json文件的路径，即可开始数据传输和入库操作。

datax querysql使用参数

一、概述DataX是一款开源的数据同步工具，可以实现不同数据源之间的数据同步。

而在DataX中，querysql是一个非常有用的功能，可以用于从数据源中抽取数据。

在querysql中使用参数，可以提高其灵活性和通用性。

本文将介绍如何在DataX的querysql中使用参数，以及使用参数的优势。

二、参数的定义和使用1. 在DataX中，可以通过定义参数的方式，将参数传递给querysql。

参数可以是变量、常量或者表达式。

2. 在querysql中，可以使用${parameter_name}的方式引用参数。

当DataX执行时，会将参数的实际值替换到相应的位置。

3. 通过使用参数，可以将querysql中的固定数值或者表达式抽取出来，以便在不同场景下进行灵活的配置和调整。

这样就可以实现一份querysql在多个任务中的复用，提高了开发和维护的效率。

三、参数的传递方式1. 在DataX的job配置文件中，可以通过引用parameter.json文件的方式定义参数。

parameter.json中可以定义多个参数和其对应的值，如{"datetime":"2022-03-01", "threshold":1000}。

2. 在querysql中，可以通过${parameter_name}的方式来引用参数。

可以使用"where create_time > ${datetime} and amount > ${threshold}"的方式来使用参数。

3. 当DataX执行时，会将参数文件中定义的值替换到对应的位置，然后执行querysql语句。

这样就可以实现以参数化的方式进行数据抽取，而不用每次都手动修改querysql语句。

四、参数的优势1. 提高灵活性。

使用参数可以将querysql中的固定数值抽取出来，以便在不同场景下进行灵活的配置和调整。

datax mongodb案例

datax mongodb案例
DataX 是一个用于数据同步和数据迁移的工具，而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库。

下面是一个使用 DataX 进行 MongoDB 数据迁移的案例：
某公司需要将一个关系型数据库中的数据迁移到 MongoDB 数据库中。

由于数据量较大，手动迁移效率低下且容易出错。

因此，该公司决定采用DataX 进行自动化迁移。

在迁移过程中，首先需要编写一个 DataX 的配置文件，指定源数据库和目标 MongoDB 数据库的连接信息、数据表映射关系等。

然后，通过运行DataX 的命令行工具，启动数据迁移任务。

在迁移过程中，DataX 会根据配置文件中的规则，将源数据库中的数据逐条读取，并转换为 MongoDB 的格式，然后写入到目标 MongoDB 数据库中。

同时，DataX 还提供了丰富的日志和监控功能，方便用户随时查看迁移进度和异常情况。

最终，该公司成功地将关系型数据库中的数据迁移到了 MongoDB 数据库中，大大提高了数据管理和分析的效率。