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DataX3.0+DataX-Web部署分布式可视化ETL系统

一、DataX 简介

DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本,主要就是用于实现数据间的离线同步。DataX 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(即不同的数据库) 间稳定高效的数据同步功能。

为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状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时,只需要将此数据源对接到 DataX,便能跟已有的数据源作为无缝数据同步。

1.DataX3.0框架设计

DataX作为离线数据同步框架,采用Framework + Plugin架构,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、并发和数据转换等核心技术问题。

2.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)文档RDBMS 关系型数据库MySQL√√读 、写Oracle√√读 、写OceanBase√√读 、写SQLServer√√读 、写PostgreSQL√√读 、写DRDS√√读、写达梦√√读 、写通用RDBMS(支持所有关系型数据库)√√读 、写阿里云数仓数据存储ODPS√√读 、写ADS√写OSS√√读 、写OCS√√读 、写NoSQL数据存储OTS√√读 、写Hbase0.94√√读 、写Hbase1.1√√读 、写MongoDB√√读 、写Hive√√读 、写无结构化数据存储TxtFile√√读 、写FTP√√读 、写HDFS√√读 、写Elasticsearch√写
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。详情请看:DataX数据源指南

3.DataX3.0核心架构

DataX完成单个数据同步的作业,我们称为 Job,DataX 接收到一个 Job 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、TaskGroup 管理等功能。

① DataX Job 启动后,会根据不同源端的切分策略,将 Job 切分成多个小的 Task (子任务),以便于并发执行。
② 接着 DataX Job 会调用 Scheduler 模块,根据配置的并发数量,将拆分成的 Task 重新组合,组装成 TaskGroup(任务组)。
③ 每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动,Task 启动后,会固定启动 Reader --> Channel --> Writer 线程来完成任务同步工作。
④ DataX作业运行启动后,Job会对TaskGroup进行监控操作,等待所有TaskGroup完成后,Job 便会成功退出(异常退出时值非0)。

4.DataX调度过程

首先 DataX Job 模块会根据分库分表切分成若干个 Task,然后根据用户配置并发数来计算需要分配多少个 TaskGroup。计算过程:Task / Channel = TaskGroup,最后由 TaskGroup 根据分配好的并发数来运行 Task(任务)。

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)、DataX Job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。

二、在Linux部署 DataX3.0(单机部署)

1.系统需求

• Linux
• JDK(1.8以上,推荐1.8)
• Python(2或3都可以)

DataX下载地址

DataX源码下载地址

因为 CentOS 7 上自带 Python 2.7 的软件包,所以不需要进行安装

2.安装部署 DataX
[root@192 ~]# wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
[root@192 ~]# tar -zxvf datax.tar.gz -C /usr/local/
[root@192 ~]# rm -rf /usr/local/datax/plugin/*/._*        # 需要删除隐藏文件 (重要)

当未删除时,可能会输出:[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json] 不存在, 请检查您的配置文件。

验证:

[root@192 ~]# cd /usr/local/datax/bin
[root@192 ~]# python datax.py ../job/job.json        # 用来验证是否安装成功

输出:

2022-04-24 17:21:04.845 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2022-04-24 17:20:54
任务结束时刻                    : 2022-04-24 17:21:04
任务总计耗时                    :                 10s
任务平均流量                    :          253.91KB/s
记录写入速度                    :          10000rec/s
读出记录总数                    :              100000
读写失败总数                    :                   0

三、使用 DataX 实现数据同步

例如生成MySQL到MySQL同步的模板:

#输出mysql配置模版
[root@192 bin]# python /usr/local/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter > /usr/local/datax/job/mysql2mysql.json
 
#根据模板编写 mysql2mysql.json文件
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader", 
                    "parameter": {
                        "column": ["id","name"], #"*"表示所有字段
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://x.x.x.210:3306/mytest"], 
                                "table": ["user"]
                            }
                        ], 
                        "password": "root", 
                        "username": "root" 
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter", 
                    "parameter": {
                        "column": ["id","name"], 
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.88.192:3306/mytest", 
                                "table": ["user"]
                            }
                        ], 
                        "password": "root", 
                        "username": "root", 
                        "writeMode": "insert"
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "6"
            }
        }
    }
}

验证:

[root@192 job]# python /usr/local/datax/bin/datax.py mysql2mysql.json
 
 
2022-04-24 17:39:03.445 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2022-04-24 17:38:49
任务结束时刻                    : 2022-04-24 17:39:03
任务总计耗时                    :                 14s
任务平均流量                    :                0B/s
记录写入速度                    :              0rec/s
读出记录总数                    :                   3
读写失败总数                    :                   0

四、DataX-Web 安装部署(单机部署)

1.下载DataX-Web源码
https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web
1.IDEA编译打包
下载链接:https://pan.baidu.com/s/13a8nIpz6FL8y4fdE94trjQ 提取码:data
2.官方提供的版本tar版本包
https://pan.baidu.com/s/13yoqhGpD00I82K4lOYtQhg 提取码:cpsk
2.解压安装包

在选定的安装目录,解压安装包

[root@192 ~]# tar -zxvf datax-web-2.1.2.tar.gz -C /usr/local/dataxweb
3.登录msyql建库

为接下来一键安装部署准备,这里我建的库是dataxweb(自己定义就好,前后保持一致)

mysql> create database dataxweb;
4.执行一键安装脚本

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

[root@192 dataxweb]# cd bin/
[root@192 bin]# pwd
/usr/local/dataxweb/bin
[root@192 bin]# ./install.sh

然后按照提示操作即可。包含了数据库初始化,如果你的服务上安装有mysql命令,在执行安装脚本的过程中则会出现以下提醒:

Scan out mysql command, so begin to initalize the database
Do you want to initalize database with sql: [{INSTALL_PATH}/bin/db/datax-web.sql]? (Y/N)y
Please input the db host(default: 127.0.0.1): 
Please input the db port(default: 3306): 
Please input the db username(default: root): 
Please input the db password(default: ): root
Please input the db name(default: dataxweb)

按照提示输入数据库地址,端口号,用户名,密码以及数据库名称,大部分情况下即可快速完成初始化。

如果服务上并没有安装mysql命令,则可以取用目录下/bin/db/datax-web.sql脚本去手动执行,初始化数据

# 找到 bin/db/datax_web.sql 文件,进行初始化

完成后修改相关配置文件

vi modules/datax-admin/conf/bootstrap.properties
 
#Database
DB_HOST=127.0.0.1
DB_PORT=3306
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=root
DB_DATABASE=dataxweb

按照具体情况配置对应的值即可。

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
5.其他配置

(1)、配置指定PYTHON_PATH的路径(重点)

vim modules/datax-executor/bin/env.properties
 
### 执行datax的python脚本地址
PYTHON_PATH=/usr/local/datax/bin/datax.py
 
### 保持和datax-admin服务的端口一致;默认是9527,如果没改datax-admin的端口,可以忽略
DATAX_ADMIN_PORT=

此文件中包括一些默认配置参数,例如:executor.port,json.path,data.path等,具体请查看文件。

(2)、 邮件服务

在项目目录:modules/datax-admin/bin/env.properties 配置邮件服务(可跳过)MAIL_USERNAME="" MAIL_PASSWORD=""

此文件中包括一些默认配置参数,例如:server.port,具体请查看文件。

6.启动服务

(1)、 一键启动所有服务

[root@192 dataxweb]# cd /usr/local/dataxweb/
[root@192 dataxweb]# ./bin/start-all.sh

中途可能发生部分模块启动失败或者卡住,可以退出重复执行,如果需要改变某一模块服务端口号,则:

vi ./modules/{module_name}/bin/env.properties

找到SERVER_PORT配置项,改变它的值即可。当然也可以单一地启动某一模块服务:

./bin/start.sh -m {module_name}
 module_name可以为datax-admin或datax-executor

(2)、 一键停止所有服务

[root@192 dataxweb]# cd /usr/local/dataxweb/
[root@192 dataxweb]# ./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}

(3)、查看服务
在Linux环境下使用JPS命令,查看是否出现DataXAdminApplication和DataXExecutorApplication进程,如果存在这表示项目运行成功

如果项目启动失败,请检查启动日志:

modules/datax-admin/bin/console.out
或者
modules/datax-executor/bin/console.out

五、DataX-Web 运行

1.前端界面

部署完成后,在浏览器中输入 http://ip:port/index.html 就可以访问对应的主界面(ip为datax-admin部署所在服务器ip,port为为datax-admin 指定的运行端口9527)

输入用户名 admin 密码 123456 就可以直接访问系统

2.DataX-Web API

datax-web部署成功后,可以了解datax-web API相关内容,网址: http://ip:port/doc.html

3.DataX-Web 运行日志

部署完成之后,在modules/对应的项目/data/applogs下(用户也可以自己指定日志,修改application.yml 中的logpath地址即可),用户可以根据此日志跟踪项目实际启动情况

如果执行器启动比admin快,执行器会连接失败,日志报"拒绝连接"的错误,一般是先启动admin,再启动executor,30秒之后会重连,如果成功请忽略这个异常。

六、DataX-Web 实操

1.查看执行器

查看web界面是否有注册成功的执行器,另外执行器可以根据需要改名称。

2.创建项目

3.路由策略

当执行器集群部署时,提供丰富的路由策略,包括:

FIRST(第一个):固定选择第一个机器;
LAST(最后一个):固定选择最后一个机器;
ROUND(轮询):依次分配任务;
RANDOM(随机):随机选择在线的机器;
CONSISTENT_HASH(一致性HASH):每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器,且所有任务均匀散列在不同机器上。
LEAST_FREQUENTLY_USED(最不经常使用):使用频率最低的机器优先被选举;
LEAST_RECENTLY_USED(最近最久未使用):最久为使用的机器优先被选举;
FAILOVER(故障转移):按照顺序依次进行心跳检测,第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;
BUSYOVER(忙碌转移):按照顺序依次进行空闲检测,第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;

阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略

•单机串行:调度请求进入单机执行器后,调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行;

•丢弃后续调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,本次请求将会被丢弃并标记为失败;

•覆盖之前调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,将会终止运行中的调度任务并清空队列,然后运行本地调度任务;

增量增新建议将阻塞策略设置为丢弃后续调度或者单机串行

设置单机串行时应该注意合理设置重试次数(失败重试的次数* 每次执行时间< 任务的调度周期),重试的次数如果设置的过多会导致数据重复,例如任务30秒执行一次,每次执行时间需要20秒,设置重试三次,如果任务失败了,第一个重试的时间段为1577755680-1577756680,重试任务没结束,新任务又开启,那新任务的时间段会是1577755680-1577758680

4.任务类型

先选择DataX任务,后续配置完详细任务后可以按照下图修改,其它可以根据需求填写。

5. 数据源配置

根据不同数据源,配置参数。

6.任务构建

构建reader

这里没按上面操作生成映射,直接使用任务管理->添加手动配置

{
  "job": {
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "root",
            "password": "root",
            "column": [
              "*"
            ],
            "where": " save_time >= FROM_UNIXTIME(${lastTime}) and save_time < FROM_UNIXTIME(${currentTime})",
            "splitPk": "id",
            "connection": [
              {
                "table": [
                  "uc_op_amazon_api_store_download"
                ],
                "jdbcUrl": [
                  "jdbc:mysql://x.x.x.210:3306/test_system"
                ]
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "mysqlwriter",
          "parameter": {
            "writeMode": "insert",
            "username": "root",
            "password": "root",
            "column": [
              "*"
            ],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.88.192:3306/mytest?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
                "table": [
                  "uc_op_amazon_api_store_download"
                ]
              }
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 6
      }
    }
  }
}
-DstartId='%s' -DendId='%s'
 
# 表名
uc_op_business_reports
 
#主键
id
 
#id自增配置条件

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