柳絮飞祭奠 阅读(78) 评论(0)
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。
此前已经开源DataX1.0版本,此次介绍为阿里云开源全新版本DataX3.0,有了更多更强大的功能和更好的使用体验。Github主页地址:https://github.com/alibaba/DataX。


介绍多的不说了官网介绍比较详细,本文主要介绍xdata在windows系统的部署和使用

二.如何使用
安装好jdk和python配置好环境变量
下载datax

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示例  oracle库赋值到oracle库
1.配置job的json
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 3
            }
        },
        "content": [
            {
                 "reader": {
                    "name": "oraclereader",
                     "parameter": {
                        "column": ["",""],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:oracle:thin:@192.10.1:1521:orcl"
                                ],
                                 "table": [
                                    ""
                                ],
                            }
                        ],
                        "username": "",
                        "password": "",
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "oraclewriter",
                    "parameter": {
                        "username": "",
                        "password": "",
                         "column": ["", ""],
                        "preSql": [
                           "truncate table "
                        ],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:liuxu",
                                "table": [
                                    ""
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

2.执行



3.查看结果


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