大数据-234 离线数仓 - 异构数据源 DataX 将数据从 HDFS 到 MySQL

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Java篇开始了！

目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！

目前已经更新到了：

Hadoop（已更完）
HDFS（已更完）
MapReduce（已更完）
Hive（已更完）
Flume（已更完）
Sqoop（已更完）
Zookeeper（已更完）
HBase（已更完）
Redis （已更完）
Kafka（已更完）
Spark（已更完）
Flink（已更完）
ClickHouse（已更完）
Kudu（已更完）
Druid（已更完）
Kylin（已更完）
Elasticsearch（已更完）
DataX（已更完）
Tez（已更完）
数据挖掘（已更完）
Prometheus（已更完）
Grafana（已更完）
离线数仓（正在更新…）

章节内容

上节我们完成了如下的内容（留存会员模块）：

DWS 层
ADS 层
创建 Hive 执行脚本

在这里插入图片描述

基本架构

之前已经完成了Flume的数据采集到HDFS中，现在我们将依次走通流程：

ODS
DWD
DWS
ADS
DataX数据导出到MySQL ADS有4张表需要从数据仓库的ADS层导入MySQL，即：Hive => MySQL

ads.ads_member_active_count
ads.ads_member_retention_count
ads.ads_member_retention_rate
ads.ads_new_member_cnt

在Hive中可以看到这几张表：
在这里插入图片描述

创建库表

-- MySQL 建表-- 活跃会员数createdatabase dwads;droptableifexists dwads.ads_member_active_count;createtable dwads.ads_member_active_count(`dt`varchar(10)COMMENT'统计日期',`day_count`intCOMMENT'当日会员数量',`week_count`intCOMMENT'当周会员数量',`month_count`intCOMMENT'当月会员数量',primarykey(dt));-- 新增会员数droptableifexists dwads.ads_new_member_cnt;createtable dwads.ads_new_member_cnt
(`dt`varchar(10)COMMENT'统计日期',`cnt`int,primarykey(dt));-- 会员留存数droptableifexists dwads.ads_member_retention_count;createtable dwads.ads_member_retention_count
(`dt`varchar(10)COMMENT'统计日期',`add_date`varchar(10)comment'新增日期',`retention_day`intcomment'截止当前日期留存天数',`retention_count`bigintcomment'留存数',primarykey(dt))COMMENT'会员留存情况';-- 会员留存率droptableifexists dwads.ads_member_retention_rate;createtable dwads.ads_member_retention_rate
(`dt`varchar(10)COMMENT'统计日期',`add_date`varchar(10)comment'新增日期',`retention_day`intcomment'截止当前日期留存天数',`retention_count`bigintcomment'留存数',`new_mid_count`bigintcomment'当日会员新增数',`retention_ratio`decimal(10,2)comment'留存率',primarykey(dt))COMMENT'会员留存率';

执行结果如下图：
在这里插入图片描述

DataX

DataX 之前章节已经介绍过了这里就简单一说详细教程看之前的

基本介绍

DataX 是阿里巴巴开源的一款分布式数据同步工具，用于实现各种异构数据源之间高效、稳定的数据同步。其主要功能包括数据的批量导入、导出和实时传输，支持多种主流数据源，例如关系型数据库、NoSQL 数据库、大数据存储系统等。

DataX 的核心思想是“插件化架构”，通过灵活的 Reader 和 Writer 插件实现不同数据源之间的数据交换。

DataX 的特点

插件化架构

Reader：用于从数据源读取数据。
Writer：用于将数据写入目标存储。
插件开发简单，可以根据需要扩展支持新的数据源。

高性能与高扩展性

支持大规模数据同步，处理速度快。
支持多线程并发传输，利用 CPU 和 IO 性能。
可配置分片任务（Shard），实现分布式同步。

兼容性强

支持丰富的异构数据源，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、HDFS、Hive、ODPS、ElasticSearch 等。
可在不同系统之间传输数据，比如从传统 RDBMS 数据库迁移到大数据系统。

易用性

配置简单，基于 JSON 文件定义任务，易于上手。
提供详尽的运行日志，便于定位和解决问题。
开源代码，支持二次开发。

可监控性

提供详细的任务运行指标，比如吞吐量、数据量等。
支持失败任务自动重试，确保数据同步过程的可靠性。

配置文件

导出活跃会员数（ads_member_active_count），编写一个JSON出来：

vim /opt/wzk/datax/export_member_active_count.json

hdfsreader => mysqlwriter

{"job":{"setting":{"speed":{"channel":1}},"content":[{"reader":{"name":"hdfsreader","parameter":{"path":"/user/hive/warehouse/ads.db/ads_member_active_count/dt=$do_date/*","defaultFS":"hdfs://h121.wzk.icu:9000","column":[{"type":"string","value":"$do_date"},{"index":0,"type":"string"},{"index":1,"type":"string"},{"index":2,"type":"string"}],"fileType":"text","encoding":"UTF-8","fieldDelimiter":","}},"writer":{"name":"mysqlwriter","parameter":{"writeMode":"replace","username":"hive","password":"hive@wzk.icu","column":["dt","day_count","week_count","month_count"],"preSql":[""],"connection":[{"jdbcUrl":
            "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/dwads?
            useUnicode=true&characterEncoding=utf-8","table":["ads_member_active_count"]}]}}}]}}

写入的内容如下所示：
在这里插入图片描述

编写命令

DataX的运行的方式如下所示：

python datax.py -p "-Ddo_date=2020-07-21" /opt/wzk/datax/export_member_active_count.json

编写脚本

编写一个脚本用来完成这个流程：

vim /opt/wzk/hive/export_member_active_count.sh

写入的内容如下所示：

#!/bin/bashJSON= /opt/wzk/datax
source /etc/profile
if[ -n "$1"];thendo_date=$1elsedo_date=`date -d "-1 day" +%F`fi
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date"$JSON/export_member_active_count.json