以前了解datax,感觉对易用性不大好，目前发现已经图形配置工具。简单整理一下。

DataX—Web 部署使用

Datax 的使用过程中，我们会发现，不管是利用 java 调用以及 python 命令启动的方式，我们都无法进行任务的管理，并且每次执行任务前，我们 都需要编辑 Json 配置文件，这是比较繁琐的，随着业务的增加，配置文件 不方便管理和迁移并且每次执行都需要记录命令。 同时目前 DataX 只支持 单机版，无法调用远程的 datax，并且多节点之间的协作不能控制。

因此,开发一款支持远程分布式调用 Datax 的可视化管理工具非常有必要，Datax-Web 就是这样的一款工具。

DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。

任务"执行器"支持集群部署，支持执行器多节点路由策略选择，支持超时控制、失败重试、失败告警、任务依赖，执行器CPU.内存.负载的监控等等。后续还将提供更多的数据源支持、数据转换UDF、表结构同步、数据同步血缘等更为复杂的业务场景。

DataX—Web 架构

DataX—Web 整体的架构如下

安装部署

环境要求

1. MySQL (5.5+) 必选，对应客户端可以选装, Linux服务上若安装mysql的客户端可以通过部署脚本快速初始化数据库
2. JDK (1.8.0_xxx) 必选
3. Maven (3.6.1+) 必选
4. DataX 必选
5. Python (2.x) (支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件，替换文件在doc/datax-web/datax-python3下) 必选，主要用于调度执行底层DataX的启动脚本，默认的方式是以Java子进程方式执行DataX，用户可以选择以Python方式来做自定义的改造

获取安装包

1 下载官方提供的版本tar版本包

​ ​点击下载​​ 提取码：cpsk

2 编译打包(官方提供的tar包跳过)

直接从Git上面获得源代码

在项目的根目录下执行如下命令

mvn clean install

执行成功的话可以看到下面的输出

注意如果你的java版本太高可能会有下面的报错，所以建议使用1.8

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.8.1:compile (default-compile) on project datax-core: Compilation failure: Compilation failure:
[ERROR] /Users/kingcall/workspace/idea/datax-web/datax-core/src/main/java/com/wugui/datatx/core/glue/impl/SpringGlueFactory.java:[11,24] 程序包javax.annotation不存在
[ERROR] /Users/kingcall/workspace/idea/datax-web/datax-core/src/main/java/com/wugui/datatx/core/glue/impl/SpringGlueFactory.java:[45,54] 找不到符号

执行成功后将会在工程的build目录下生成安装包

build/datax-web-{VERSION}.tar.gz

此时的目录结构如下

部署

解压安装包

将压缩包放在选定的安装目录，解压安装包

tar xzvf datax-web-2.1.2.tar.gz

执行安装脚本

进入解压后的目录，找到bin目录下面的install.sh文件，如果选择交互式的安装，则直接执行

./bin/install.sh

在交互模式下，对各个模块的package压缩包的解压以及configure配置脚本的调用，都会请求用户确认,可根据提示查看是否安装成功，如果没有安装成功，可以重复尝试； 如果不想使用交互模式，跳过确认过程，则执行以下命令安装

./bin/install.sh --force

这里我们使用交互式安装

Password:
2022-10-01 20:18:45.3N [INFO] (96375) ####### Start To Uncompress Packages ######
2022-10-01 20:18:45.3N [INFO] (96375) Uncompressing....
Do you want to decompress this package: [datax-admin_2.1.2_1.tar.gz]? (Y/N)n
2022-10-01 20:18:51.3N [INFO] (96375) Uncompress package: [datax-admin_2.1.2_1.tar.gz] to modules directory
tar: Option --skip-old-files is not supported
Usage:
List: tar -tf <archive-filename>
Extract: tar -xf <archive-filename>
Create: tar -cf <archive-filename> [filenames...]
Help: tar --help
Do you want to decompress this package: [datax-executor_2.1.2_1.tar.gz]? (Y/N)y
2022-10-01 20:18:58.3N [INFO] (96375) Uncompress package: [datax-executor_2.1.2_1.tar.gz] to modules directory
tar: Option --skip-old-files is not supported
Usage:
List: tar -tf <archive-filename>
Extract: tar -xf <archive-filename>
Create: tar -cf <archive-filename> [filenames...]
Help: tar --help
2022-10-01 20:18:58.3N [INFO] (96375) ####### Finish To Umcompress Packages ######
Scan modules directory: [/Users/liuwenqiang/workspace/soft/datax-web-2.1.2/bin/../modules] to find server under dataxweb
2022-10-01 20:18:58.3N [INFO] (96375) ####### Start To Install Modules ######
2022-10-01 20:18:58.3N [INFO] (96375) Module servers could be installed:

2022-10-01 20:18:58.3N [INFO] (96375) ####### Finish To Install Modules ######

进入到 packages 目录下，执行下面的命令

tar xzvf datax-admin_2.1.2_1.tar.gz -C ../modules
tar xzvf datax-executor_2.1.2_1.tar.gz -C ../modules

配置数据库

我们需要配置datax-web 的数据库地址信息

vim modules/datax-admin/conf/bootstrap.properties

内容如下

#Database
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=www1234
DB_DATABASE=datax_web

初始化数据库

创建一个名为​

​datax_web​

​ 的数据库

mysql -uroot -pwww1234 -e "create database datax_web"

然后执行​

​./bin/db/datax-web.sql​

​ SQL 文件

mysql -uroot -pwww1234 -Ddatax_web < ./bin/db/datax_web.sql

我们看到下面的表已经被创建

其他配置

配置​

​executor​

​

vim modules/datax-executor/bin/env.properties

主要配置端口和可执行脚本

DATAX_ADMIN_PORT=9527

PYTHON脚本执行位置

#PYTHON_PATH=/home/hadoop/install/datax/bin/datax.py
PYTHON_PATH=/Users/liuwenqiang/workspace/soft/datax/bin/datax.py

端口和服务端保持一致，默认是​

​9527​

​

启动服务

./bin/start-all.sh

启动成功后可以看到下面的进程

99124 DataXExecutorApplication
98904 DataXAdminApplication

打开浏览器进入

http://localhost:9527/index.html

‘

输入用户名 admin 密码 123456 就可以直接访问系统

停止服务或者启动某个服务

启动 admin 或者 execuotr

./bin/start.sh -m {module_name}

停止所有服务

./bin/stop-all.sh

当然也可以单一地停止某一模块服务：

./bin/stop.sh -m {module_name}

集群部署

修改modules/datax-executor/conf/application.yml文件下admin.addresses地址。 为了方便单机版部署，项目目前没有将ip部分配置到env.properties，部署多节点时可以将整个地址作为变量配置到env文件。

将官方提供的tar包或者编译打包的tar包上传到服务节点，按照步骤5中介绍的方式单一地启动某一模块服务即可。例如执行器需要部署多个节点，仅需启动执行器项目，执行 ​

​./bin/start.sh -m datax-executor​

​

调度中心、执行器支持集群部署，提升调度系统容灾和可用性。

• 1.调度中心集群：

DB配置保持一致；

集群机器时钟保持一致（单机集群忽视）；

• 2.执行器集群:

执行器回调地址(admin.addresses）需要保持一致；执行器根据该配置进行执行器自动注册等操作。

同一个执行器集群内AppName（executor.appname）需要保持一致；调度中心根据该配置动态发现不同集群的在线执行器列表。

可以看到我们目前只有一个executor

使用

前面我们已经部署好了，下面我们看怎么使用DataX—Web

创建项目

首先在项目管理页面上创建项目

创建数据源

在数据源管理页面上创建数据源

我们可以点击测试进行测试看配置是否正确

创建任务模版

在任务管理页面下的​

​DataX任务模版​

​ 菜单下创建任务模版

构建任务

构建reader

从数据源中选择即可

构建writer

从数据源中选择即可，这里我们选择了同一个库下的​

​city_sink​

​​ ，这个表和city 的表结构完全相同 ​

​create table city_sink like city;​

​

字段映射

构建

第一步 点击构建则会生成json

第二步 选择任务模版，然后下一步则会生成任务

这里我们可以在操作按钮处选择执行一次，然后我们发现任务的执行状态已经变成成功了

可以看到数据已经同步到了city_sink

Mysql同步数据到Hive

我们只需要创建一个Hive 的数据源

然后构建任务的时候，构建writer 选择hive ,然后选择对应的表即可创建,因为过程很简单这里就不演示了

然后执行发现执行失败了

去日志管理页面查看日志

告诉我们参数不对，缺少了必须填写的参数

我们可以再回过头去看writer 的配置，我们发现确实有很多参数没有配置，参考上一节

既然如此我们就编辑下这个配置，更新配置后再次执行发现执行成功了

hdfs 上也看到数据了

Hive 数据同步到Mysql

下面我们同步Hive的数据到Mysql, 我们把上同步到Hive 的city 表同步到mysql 的city_sink , 这里我们先清空mysql 的city_sink,或者在writer的时候通过前置SQL清空

reader 的信息如下，发现我们在选择hive 作为writer 的时候没有让我们填写 “path、defaultFS” 等信息，导致任务报错，作为reader的时候却要我们写，所以发现还是有bug 的

任务已经被构建

执行成功了

总结

这一节主要部署了DataX—Web ，DataX—Web 主要解决了DataX的任务管理、运维的问题，而且有自己的调度，但是在整个数仓中却难以使用，因为我们无法将DataX—Web 和已有的调度系统进行整合。

所以比较好的方式是在我们的调度系统中去集成DataX—Web，那这个时候只有任务构建这个模块是我们需要的，其他的监控、数据源管理调度系统已经有了，所以这个东西应用场景有限，只能作为一个参考。