一.概述 1.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.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 开源地址:https://github.com/alibaba/DataX 二.简介 1.设计架构 数据交换通过DataX进行中转,任何数据源只要和DataX连接上即可以和已实现的任

DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换,由淘宝数据平台部门完成. DataX插件分为Reader和Writer两类.Reader负责从数据源端读取数据到Storage(交换空间),Writer负责将Storage中的数据写入到数据目的端.Storage可以适配不同种类的Reader和Writer,从而实现数据同步. 目前DataX版本已经提供的Reader插件如下: 1.

Alibaba DataX 源码编译 标签(空格分隔): ETL DataX简介 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. 当前使用现状 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.此前已

1.阿里开源软件:DataX 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.(摘自百科) 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Post

原文链接:https://www.imooc.com/article/15640 来源:慕课网 我的毕设选择了大数据方向的题目.大数据的第一步就是要拿到足够的数据源.现实情况中我们需要的数据源分布在不同的业务系统中,而这些系统往往是异构的,而且我们的分析过程不能影响原有业务系统的运行.为了把不同的数据归集起来,我开始了解和接触ETL.本篇介绍阿里的开源ETL工具dataX.<!-- more -->ETL&&常用工具 ETL,是英文 Extract-Transform-Load

六种 主流ETL 工具的比较(DataPipeline,Kettle,Talend,Informatica,Datax ,Oracle Goldengate) 比较维度\产品 DataPipeline kettle Oracle Goldengate informatica talend DataX 设计及架构 适用场景 主要用于各类数据融合.数据交换场景,专为超大数据量.高度复杂的数据链路设计的灵活.可扩展的数据交换平台 面向数据仓库建模传统ETL工具 主要用于数据备份.容灾 面向数据仓库建模

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍 一. DataX3.0概览 ​ 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.MaxCompute(原ODPS).HBase.FTP等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Dat

DataX介绍 DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换. 目前成熟的数据导入导出工具比较多,但是一般都只能用于数据导入或者导出,并且只能支持一个或者几个特定类型的数据库. 这样带来的一个问题是,如果我们拥有很多不同类型的数据库/文件系统(Mysql/Oracle/Rac/Hive/Other…), 并且经常需要在它们之间导入导出数据,那么我们可能需要开发/维护/学习使用一批

淘宝异构数据源数据交换工具 DataX 阅读目录 DataX是什么? DataX用来解决什么? DataX特点? DataX结构模式(框架+插件) DataX在淘宝的运用 DataX是什么? DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换,由淘宝数据平台部门完成. 回到顶部 DataX用来解决什么? 目前成熟的数据导入导出工具比较多,但是一般都只能用于数据导入或者导出,并且只能支持

淘宝异构数据源数据交换工具 DataX DataX是什么? DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换,由淘宝数据平台部门完成. DataX用来解决什么? 目前成熟的数据导入导出工具比较多,但是一般都只能用于数据导入或者导出,并且只能支持一个或者几个特定类型的数据库.这样带来的一个问题是,如果我们拥有很多不同类型的数据库/文件系统(Mysql/Oracle/Rac/Hive/O

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发

数据集成工具很多,下面是几个使用比较多的开源工具. 1.阿里开源软件:DataX         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.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型

一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的

HData是一个异构的ETL数据导入/导出工具,致力于使用一个工具解决不同数据源(JDBC.Hive.HDFS.HBase.MongoDB.FTP.Http.CSV.Excel.Kafka等)之间数据交换的问题.HData在设计上同时参考了开源的Sqoop.DataX,却与之有不同的实现.HData采用“框架+插件”的结构,具有较好的扩展性,框架相当于数据缓冲区,插件则为访问不同的数据源提供实现. [HData特性] 1.异构数据源之间高速数据传输: 2.跨平台独立运行: 3.数据传输过程全内存

背景 在最近接触到的一个case里面,需要把db2的数据迁移至oracle,客户可接收的停机时间为3小时. 同步方式的比较 一说到停机时间,大家第一时间想到Oracle公司的GoldenGate实时同步工具.但在测试过程中发现,由于无法提前检查,而且初始化时间很久等问题,导致我们最后不得不放弃使用这一神器. 既然OGG不能使用,那能传统导出文本再用sql load导入,那是否可行呢?根据以往的经验,只要数据一落地就存在乱码,数据错位等问题,由于无法进行hash对账,数据质量根本无法保证. 我司的

​ 导读: 作为现代企业和组织机构的重要资源,信息是进行科学管理与决策分析的基础.ETL 则是把数据转换为信息.知识的关键步骤之一.在 AI 应用场景下,数据集成有哪些特点?随着 AI 应用场景越来越多,为什么我们需要从 ETL 转换到 ELT?又会遇到哪些问题和挑战? 本周三,陈肃博士与我们分享了<从 ETL 到 ELT——AI 时代数据集成的问题与解决方案>,AI 前线将分享内容整理成文,方便大家回顾参考. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下

在实际应用中,在批处理中用得较多的是场景是数据同步.在做数据集成工作中,常常需要从源位置把数据同步到目标位置,以便于进行后续的逻辑操作.在做这种批处理工具时,在网上查资料,发现用得比较多的是kettle及阿里的datax,对于这两款工具,各有各的优缺点. kettle kettle是一款可以可视化编程的开源ETL工具,把数据处理简化为Job和Transform,在Transform中,提供了各种数据读.写.转换.处理的工具.开发者仅需要以工具界面中拖拽相应的工具,进行步骤连接即可完成一个ETL工

从hive抽取数据,写入hbase 一.datax插件hbase12xwriter开发 查看datax源码,发现有hbase094xwriter和hbase11xwriter源码,说明datax支持hbase写入,再查看测试和生产环境使用的hbase版本是:hbase-1.2.0-cdh5.8.4 自己写一个hbase12xwriter插件包 开发流程: 1.搭建项目模块module datax-all项目上右击->New->other->Maven->Maven Module选中

dataX调优 标签(空格分隔): ETL 一,Datax调优方向 DataX调优要分成几个部分(注:此处任务机指运行Datax任务所在的机器). 1,网络本身的带宽等硬件因素造成的影响: 2,DataX本身的参数: 3,从源端到任务机: 4,从任务机到目的端: 即当觉得DataX传输速度慢时,需要从上述四个方面着手开始排查. 1,网络带宽等硬件因素调优 此部分主要需要了解网络本身的情况,即从源端到目的端的带宽是多少(实际带宽计算公式),平时使用量和繁忙程度的情况,从而分析是否是本部分造成的速度