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DataX介绍
Leefs
2022-03-20 AM
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[TOC] ### 一、概述 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各种异构数据源之间**稳定高效**的数据同步功能。 #### 设计理念 为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的**网状的同步链路**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的时候,只需要将此数据源对接到DataX,便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。 ![01.DataX介绍01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/03/1026137760.png) #### 使用 DataX在阿里巴巴集团内被广泛使用,承担了所有大数据的离线同步业务,并已持续稳定运行了6年之久。目前每天完成同步8w多道作业,每日传输数据量超过300TB。 Github主页地址:https://github.com/alibaba/DataX ### 二、DataX3.0框架设计 ![01.DataX介绍02.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/03/2641900586.png) 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。 + **Reader**:Reader为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework。 + **Writer**:Writer为数据写入模块,负责不断向Framework取数据,并将数据写入到目的端。 + **Framework**: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。 ### 三、DataX3.0插件体系 经过几年积累,DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。 **DataX目前支持数据如下:** | 类型 | 数据源 | Reader(读) | Writer(写) | | :----------------- | :------------------------------ | :--------- | :--------- | | RDBMS 关系型数据库 | MySQL | √ | √ | | | Oracle | √ | √ | | | SqlServer | √ | √ | | | PostgreSQL | √ | √ | | | 达梦 | √ | √ | | | 通用RDBMS(支持所有关系型数据库) | √ | √ | | 阿里云数仓数据存储 | ODPS | √ | √ | | | ADS | | √ | | | OSS | √ | √ | | | OCS | √ | √ | | NoSQL数据存储 | OTS | √ | √ | | | Hbase0.94 | √ | √ | | | Hbase1.1 | √ | √ | | | MongoDB | √ | √ | | 无结构化数据存储 | TxtFile | √ | √ | | | FTP | √ | √ | | | HDFS | √ | √ | DataX Framework提供了简单的接口与插件交互,提供简单的插件接入机制,只需要任意加上一种插件,就能无缝对接其他数据源。 ### 四、DataX3.0核心架构 DataX 3.0 开源版本支持**单机多线程模式**完成同步作业运行,本小节按一个DataX作业生命周期的时序图,从整体架构设计非常简要说明DataX各个模块相互关系。 ![01.DataX介绍03.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/03/60906112.png) **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。否则,异常退出,进程退出值非0。 #### DataX调度流程 举例来说,用户提交了一个DataX作业,并且配置了20个并发,目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。 **DataX的调度决策思路是:** 1. DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。 2. 根据20个并发,DataX计算共需要分配4个TaskGroup。 3. 4个TaskGroup平分切分好的100个Task,每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。 ### 五、DataX与Sqoop对比 | 功能 | DataX | Sqoop | | --------- | ---------------------------- | ---------------------------- | | 运行模式 | 单进程多线程 | MR | | MySQL读写 | 单机压力大;读写粒度容易控制 | MR模式重,写出错处理麻烦 | | Hive读写 | 单机压力大 | 很好 | | 文件格式 | orc支持 | orc不支持,可添加 | | 分布式 | 不支持,可以通过调度系统规避 | 支持 | | 流控 | 有流控功能 | 需要定制 | | 统计信息 | 已有一些统计,上报需定制 | 没有,分布式的数据收集不方便 | | 数据校验 | 在core部分有校验功能 | 没有,分布式的数据收集不方便 | | 监控 | 需要定制 | 需要定制 | | 社区 | 开源不久,社区不活跃 | 一直活跃,核心部分变动很少 | *附参考原文链接地址:* *https://developer.aliyun.com/article/59373?spm=5176.24320532.content1.2.6d4a2ff47ipb5s*
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DataX
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