阿里又开源一款数据同步工具DataX，稳定又高效，

前言

我们公司有个项目的数据量高达五千万，但是因为报表那块数据不太准确，业务库和报表库又是跨库操作，所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过mysqldump或者存储的方式来进行同步，但是尝试后发现这些方案都不切实际：

mysqldump：不仅备份需要时间，同步也需要时间，而且在备份的过程，可能还会有数据产出（也就是说同步等于没同步）

存储方式：这个效率太慢了，要是数据量少还好，我们使用这个方式的时候，三个小时才同步两千条数据…

后面在网上查看后，发现 DataX 这个工具用来同步不仅速度快，而且同步的数据量基本上也相差无几。

一、DataX 简介

DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本，主要就是用于实现数据间的离线同步。DataX 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（即不同的数据库）间稳定高效的数据同步功能。

为了解决异构数据源同步问题，DataX 将复杂的网状同步链路变成了星型数据链路，DataX 作为中间传输载体负责连接各种数据源；
当需要接入一个新的数据源时，只需要将此数据源对接到 DataX，便能跟已有的数据源作为无缝数据同步。

1.DataX3.0 框架设计

DataX 采用 Framework + Plugin 架构，将数据源读取和写入抽象称为 Reader/Writer 插件，纳入到整个同步框架中。

角色	作用
Reader（采集模块）	负责采集数据源的数据，将数据发送给`Framework`。
Writer（写入模块）	负责不断向`Framework`中取数据，并将数据写入到目的端。
Framework（中间商）	负责连接`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。

2.DataX3.0 核心架构

DataX 完成单个数据同步的作业，我们称为 Job，DataX 接收到一个 Job 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、TaskGroup 管理等功能。

DataX Job 启动后，会根据不同源端的切分策略，将 Job 切分成多个小的 Task (子任务)，以便于并发执行。
接着 DataX Job 会调用 Scheduler 模块，根据配置的并发数量，将拆分成的 Task 重新组合，组装成 TaskGroup（任务组）
每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动，Task 启动后，会固定启动 Reader-->Channel-->Writer 线程来完成任务同步工作。
DataX 作业运行启动后，Job 会对 TaskGroup 进行监控操作，等待所有 TaskGroup 完成后，Job 便会成功退出（异常退出时值非 0）

DataX 调度过程：

首先 DataX Job 模块会根据分库分表切分成若干个 Task，然后根据用户配置并发数，来计算需要分配多少个 TaskGroup；
计算过程：Task / Channel = TaskGroup，最后由 TaskGroup 根据分配好的并发数来运行 Task（任务）

二、使用 DataX 实现数据同步

准备工作：

JDK（1.8 以上，推荐 1.8）
Python（2，3 版本都可以）
Apache Maven 3.x（Compile DataX）（手动打包使用，使用tar包方式不需要安装）

主机名	操作系统	IP 地址	软件包
MySQL-1	CentOS 7.4	192.168.1.1	`jdk-8u181-linux-x64.tar.gzdatax.tar.gz`
MySQL-2	CentOS 7.4	192.168.1.2

安装 JDK：

下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html（需要创建 Oracle 账号）

[root@MySQL-1~]#ls
anaconda-ks.cfgjdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@MySQL-1~]#tarzxfjdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@DataX~]#ls
anaconda-ks.cfgjdk1.8.0_181jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@MySQL-1~]#mvjdk1.8.0_181/usr/local/java
[root@MySQL-1~]#cat<>/etc/profile
exportJAVA_HOME=/usr/local/java
exportPATH=$PATH:"$JAVA_HOME/bin"
END
[root@MySQL-1~]#source/etc/profile
[root@MySQL-1~]#java-version

因为CentOS 7上自带Python 2.7的软件包，所以不需要进行安装。

1.Linux 上安装 DataX 软件

[root@MySQL-1~]#wgethttp://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
[root@MySQL-1~]#tarzxfdatax.tar.gz-C/usr/local/
[root@MySQL-1~]#rm-rf/usr/local/datax/plugin/*/._*#需要删除隐藏文件(重要)

当未删除时，可能会输出：[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json] 不存在. 请检查您的配置文件.

验证：

[root@MySQL-1~]#cd/usr/local/datax/bin
[root@MySQL-1~]#pythondatax.py../job/job.json#用来验证是否安装成功

输出：

2021-12-131928.828[job-0]INFOJobContainer-PerfTracenotenable!
2021-12-131928.829[job-0]INFOStandAloneJobContainerCommunicator-Total100000records,2600000bytes|Speed253.91KB/s,10000records/s|Error0records,0bytes|AllTaskWaitWriterTime0.060s|AllTaskWaitReaderTime0.068s|Percentage100.00%
2021-12-131928.829[job-0]INFOJobContainer-
任务启动时刻:2021-12-131918
任务结束时刻:2021-12-131928
任务总计耗时:10s
任务平均流量:253.91KB/s
记录写入速度:10000rec/s
读出记录总数:100000
读写失败总数:0

2.DataX 基本使用

查看streamreader --> streamwriter的模板：

[root@MySQL-1~]#python/usr/local/datax/bin/datax.py-rstreamreader-wstreamwriter

输出：

DataX(DATAX-OPENSOURCE-3.0),FromAlibaba!
Copyright(C)2010-2017,AlibabaGroup.AllRightsReserved.


Pleaserefertothestreamreaderdocument:
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md

Pleaserefertothestreamwriterdocument:
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md

Pleasesavethefollowingconfigurationasajsonfileanduse
python{DATAX_HOME}/bin/datax.py{JSON_FILE_NAME}.json
torunthejob.

{
"job":{
"content":[
{
"reader":{
"name":"streamreader",
"parameter":{
"column":[],
"sliceRecordCount":""
}
},
"writer":{
"name":"streamwriter",
"parameter":{
"encoding":"",
"print":true
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"channel":""
}
}
}
}

根据模板编写json文件

[root@MySQL-1~]#cat<test.json
{
"job":{
"content":[
{
"reader":{
"name":"streamreader",
"parameter":{
"column":[#同步的列名(*表示所有)
{
"type":"string",
"value":"Hello."
},
{
"type":"string",
"value":"河北彭于晏"
},
],
"sliceRecordCount":"3"#打印数量
}
},
"writer":{
"name":"streamwriter",
"parameter":{
"encoding":"utf-8",#编码
"print":true
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"channel":"2"#并发(即sliceRecordCount*channel=结果)
}
}
}
}

输出：（要是复制我上面的话，需要把#带的内容去掉）

3.安装 MySQL 数据库

分别在两台主机上安装：

[root@MySQL-1~]#yum-yinstallmariadbmariadb-servermariadb-libsmariadb-devel
[root@MySQL-1~]#systemctlstartmariadb#安装MariaDB数据库
[root@MySQL-1~]#mysql_secure_installation#初始化
NOTE:RUNNINGALLPARTSOFTHISSCRIPTISRECOMMENDEDFORALLMariaDB
SERVERSINPRODUCTIONUSE!PLEASEREADEACHSTEPCAREFULLY!

Entercurrentpasswordforroot(enterfornone):#直接回车
OK,successfullyusedpassword,movingon...
Setrootpassword?[Y/n]y#配置root密码
Newpassword:
Re-enternewpassword:
Passwordupdatedsuccessfully!
Reloadingprivilegetables..
...Success!
Removeanonymoususers?[Y/n]y#移除匿名用户
...skipping.
Disallowrootloginremotely?[Y/n]n#允许root远程登录
...skipping.
Removetestdatabaseandaccesstoit?[Y/n]y#移除测试数据库
...skipping.
Reloadprivilegetablesnow?[Y/n]y#重新加载表
...Success!

1）准备同步数据（要同步的两台主机都要有这个表）

MariaDB[(none)]>createdatabase`course-study`;
QueryOK,1rowaffected(0.00sec)

MariaDB[(none)]>createtable`course-study`.t_member(IDint,Namevarchar(20),Emailvarchar(30));
QueryOK,0rowsaffected(0.00sec)

因为是使用 DataX 程序进行同步的，所以需要在双方的数据库上开放权限：

grantallprivilegeson*.*toroot@'%'identifiedby'123123';
flushprivileges;

2）创建存储过程：

DELIMITER$$
CREATEPROCEDUREtest()
BEGIN
declareAintdefault1;
while(A< 3000000)do
insertinto`course-study`.t_membervalues(A,concat("LiSa",A),concat("LiSa",A,"@163.com"));
setA=A+1;
ENDwhile;
END$$
DELIMITER;

3）调用存储过程（在数据源配置，验证同步使用）：

calltest();

4.通过 DataX 实 MySQL 数据同步

1）生成 MySQL 到 MySQL 同步的模板：

[root@MySQL-1~]#python/usr/local/datax/bin/datax.py-rmysqlreader-wmysqlwriter
{
"job":{
"content":[
{
"reader":{
"name":"mysqlreader",#读取端
"parameter":{
"column":[],#需要同步的列(*表示所有的列)
"connection":[
{
"jdbcUrl":[],#连接信息
"table":[]#连接表
}
],
"password":"",#连接用户
"username":"",#连接密码
"where":""#描述筛选条件
}
},
"writer":{
"name":"mysqlwriter",#写入端
"parameter":{
"column":[],#需要同步的列
"connection":[
{
"jdbcUrl":"",#连接信息
"table":[]#连接表
}
],
"password":"",#连接密码
"preSql":[],#同步前.要做的事
"session":[],
"username":"",#连接用户
"writeMode":""#操作类型
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"channel":""#指定并发数
}
}
}
}

2）编写json文件：

[root@MySQL-1~]#viminstall.json
{
"job":{
"content":[
{
"reader":{
"name":"mysqlreader",
"parameter":{
"username":"root",
"password":"123123",
"column":["*"],
"splitPk":"ID",
"connection":[
{
"jdbcUrl":[
"jdbc//192.168.1.1:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
],
"table":["t_member"]
}
]
}
},
"writer":{
"name":"mysqlwriter",
"parameter":{
"column":["*"],
"connection":[
{
"jdbcUrl":"jdbc//192.168.1.2:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
"table":["t_member"]
}
],
"password":"123123",
"preSql":[
"truncatet_member"
],
"session":[
"setsessionsql_mode='ANSI'"
],
"username":"root",
"writeMode":"insert"
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"channel":"5"
}
}
}
}

3）验证

[root@MySQL-1~]#python/usr/local/datax/bin/datax.pyinstall.json

输出：

2021-12-151615.120[job-0]INFOJobContainer-PerfTracenotenable!
2021-12-151615.120[job-0]INFOStandAloneJobContainerCommunicator-Total2999999records,107666651bytes|Speed2.57MB/s,74999records/s|Error0records,0bytes|AllTaskWaitWriterTime82.173s|AllTaskWaitReaderTime75.722s|Percentage100.00%
2021-12-151615.124[job-0]INFOJobContainer-
任务启动时刻:2021-12-151632
任务结束时刻:2021-12-151615
任务总计耗时:42s
任务平均流量:2.57MB/s
记录写入速度:74999rec/s
读出记录总数:2999999
读写失败总数:0

你们可以在目的数据库进行查看，是否同步完成。

上面的方式相当于是完全同步，但是当数据量较大时，同步的时候被中断，是件很痛苦的事情；
所以在有些情况下，增量同步还是蛮重要的。

5.使用 DataX 进行增量同步

使用 DataX 进行全量同步和增量同步的唯一区别就是：增量同步需要使用where进行条件筛选。（即，同步筛选后的 SQL）

1）编写json文件：

[root@MySQL-1~]#vimwhere.json
{
"job":{
"content":[
{
"reader":{
"name":"mysqlreader",
"parameter":{
"username":"root",
"password":"123123",
"column":["*"],
"splitPk":"ID",
"where":"ID<= 1888",
"connection":[
{
"jdbcUrl":[
"jdbc//192.168.1.1:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
],
"table":["t_member"]
}
]
}
},
"writer":{
"name":"mysqlwriter",
"parameter":{
"column":["*"],
"connection":[
{
"jdbcUrl":"jdbc//192.168.1.2:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
"table":["t_member"]
}
],
"password":"123123",
"preSql":[
"truncatet_member"
],
"session":[
"setsessionsql_mode='ANSI'"
],
"username":"root",
"writeMode":"insert"
}
}
}
],
"setting":{
"speed":{
"channel":"5"
}
}
}
}

需要注意的部分就是：where（条件筛选）和preSql（同步前，要做的事）参数。

2）验证：

[root@MySQL-1~]#python/usr/local/data/bin/data.pywhere.json

输出：

2021-12-161738.534[job-0]INFOJobContainer-PerfTracenotenable!
2021-12-161738.534[job-0]INFOStandAloneJobContainerCommunicator-Total1888records,49543bytes|Speed1.61KB/s,62records/s|Error0records,0bytes|AllTaskWaitWriterTime0.002s|AllTaskWaitReaderTime100.570s|Percentage100.00%
2021-12-161738.537[job-0]INFOJobContainer-
任务启动时刻:2021-12-161706
任务结束时刻:2021-12-161738
任务总计耗时:32s
任务平均流量:1.61KB/s
记录写入速度:62rec/s
读出记录总数:1888
读写失败总数:0

目标数据库上查看：

3）基于上面数据，再次进行增量同步：

主要是where配置："where":"ID>1888ANDID<= 2888"#通过条件筛选来进行增量同步
同时需要将我上面的preSql删除(因为我上面做的操作时truncate表)

图片

审核编辑：李倩

阿里又开源一款数据同步工具DataX，稳定又高效，

前言

一、DataX 简介

1.DataX3.0 框架设计

2.DataX3.0 核心架构

二、使用 DataX 实现数据同步

1.Linux 上安装 DataX 软件

2.DataX 基本使用

3.安装 MySQL 数据库

4.通过 DataX 实 MySQL 数据同步

5.使用 DataX 进行增量同步

相关阅读

本类排行

相关标签

本类推荐

栏目热点

猜你喜欢