1.DataX介绍 DataX 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. Features 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

简介 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.HDFS.Hive.OceanBase.HBase.OTS.ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能.DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github. DataX安装部署及小试 1.下载压缩包 下载页面地址:https://github.com/alibaba/DataX 在页面中[Quick Start]--->[Download DataX下载地址]进

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

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

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlwriter/doc/mysqlwriter.md https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/oraclewriter/doc/oraclewriter.md [root@OracNode1 job]# vim mysql2oracle.json { "job": { "content": [ { "reade

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

Hbase Writer的json文件链接: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase11xwriter/doc/hbase11xwriter.md 配置json文件 { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 5 } }, "content": [ { "reader": { &

阿里云介绍: 1. 下载安装包.作为阿里主要的数据传输工具Datax,阿里已经完全开源到github上面了.下载地址(https://github.com/alibaba/DataX). 2. 安装环境: JDK(1.6以上,推荐1.6) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) 3. 解压到工作目录./usr/local/datax 4. 编写源和目标表的json文件 { "job": { "setting

# DataX 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.SQL Server.Oracle.PostgreSQL.HDFS.Hive.HBase.OTS.ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. Features 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

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

Airflow之所以受欢迎的一个重要因素就是它的插件机制.Python成熟类库可以很方便的引入各种插件.在我们实际工作中,必然会遇到官方的一些插件不足够满足需求的时候.这时候,我们可以编写自己的插件.不需要你了解内部原理,设置不需要很熟悉Python, 反正我连蒙带猜写的. 插件分类 Airflow的插件分为Operator和Sensor两种.Operator是具体要执行的任务插件, Sensor则是条件传感器,当我需要设定某些依赖的时候可以通过不同的sensor来感知条件是否满足. Airfl

                                              mysql-->hbase     0 参考文档: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase11xwriter/doc/hbase11xwriter.md   虽然我是:hbase1.3.3 但是还是可以.   1 配置文件 {   "job": {     "setting": {       "s

                                            mysql-->hive     0 参考文档: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md   1.配置文件:mysql2hive.json {     "job": {         "content": [             {               

插件文档: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md   1,参照第1篇日记,安装好datax   2,使用命令生成mysql导入导出的json模板, 修改模板 python datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter   {     "job": {         "content": [             {    

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.   https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md (参考地址:) 第一步: 下载datax 工具包(直接下载源码编译的时候,老是报错) h

一.全量同步 本文以mysql -> mysql为示例: 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表,由于不支持目的端自动建表,此处预先建立目的表: CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `first_name` ) NOT NULL, `last_name` ) NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT

需求:把a服务器上mysql数据迁移到b服务器上mysql中. 1.下载datax:  https://github.com/alibaba/DataX 2.解压tar -zxvf datax.tar.gz 3.编辑作业文件 diag.json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter"

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

概述 现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore,用MaxCompute作大数据分析,计算的结果会导出到TableStore提供在线访问.MaxCompute提供海量数据计算的能力,而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力. 将MaxCompute内数据导出至TableStore,目前可选的几种主要途径包括: 自己编写工具:使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据,再通过TableStore SDK再写入数据.DataX:自己在