数据源管理 | 基于DataX组件，同步数据和源码分析
Posted
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据源管理 | 基于DataX组件，同步数据和源码分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里
一、DataX工具简介
1、设计理念
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、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。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。
絮叨一句：异构数据源指，为了处理不同种类的业务，使用不同的数据库系统存储数据。
2、组件结构
DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework+plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader和Writer插件，纳入到整个同步框架中。
- Reader
Reader为数据采集模块，负责读取采集数据源的数据，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，数据转换等核心技术问题。
3、架构设计
- Job
DataX完成单个数据同步的作业，称为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。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(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
- Split
DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。
- Scheduler
切分多个Task之后，Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。
- TaskGroup
每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。DataX作业运行起来之后，Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0。
二、环境安装
推荐Python2.6+，Jdk1.8+(脑补安装流程)。
1、Python包下载
# yum -y install wget
# wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.15/Python-2.7.15.tgz
# tar -zxvf Python-2.7.15.tgz2、安装Python
# yum install gcc openssl-devel bzip2-devel
[root@ctvm01 Python-2.7.15]# ./configure --enable-optimizations
# make altinstall
# python -V3、DataX安装
# pwd
/opt/module
# ll
datax
# cd /opt/module/datax/bin
-- 测试环境是否正确
# python datax.py /opt/module/datax/job/job.json三、同步任务
1、同步表创建
-- PostgreSQL
CREATE TABLE sync_user (
id INT NOT NULL,
user_name VARCHAR (32) NOT NULL,
user_age int4 NOT NULL,
CONSTRAINT "sync_user_pkey" PRIMARY KEY ("id")
);
CREATE TABLE data_user (
id INT NOT NULL,
user_name VARCHAR (32) NOT NULL,
user_age int4 NOT NULL,
CONSTRAINT "sync_user_pkey" PRIMARY KEY ("id")
);2、编写任务脚本
[root@ctvm01 job]# pwd
/opt/module/datax/job
[root@ctvm01 job]# vim postgresql_job.json3、脚本内容
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": "3"
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "postgresqlreader",
"parameter": {
"username": "root01",
"password": "123456",
"column": ["id","user_name","user_age"],
"connection": [
{
"jdbcUrl": ["jdbc:postgresql://192.168.72.131:5432/db_01"],
"table": ["data_user"]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "postgresqlwriter",
"parameter": {
"username": "root01",
"password": "123456",
"column": ["id","user_name","user_age"],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:postgresql://192.168.72.131:5432/db_01",
"table": ["sync_user"]
}
],
"postSql": [],
"preSql": []
}
}
}
]
}
}4、执行脚本
# /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/postgresql_job.json5、执行日志
2020-04-23 18:25:33.404 [job-0] INFO JobContainer -
任务启动时刻 : 2020-04-23 18:25:22
任务结束时刻 : 2020-04-23 18:25:33
任务总计耗时 : 10s
任务平均流量 : 1B/s
记录写入速度 : 0rec/s
读出记录总数 : 2
读写失败总数 : 0四、源码流程分析
注意：这里源码只贴出核心流程，如果要看完整源码，可以自行从Git上下载。
1、读取数据
核心入口：PostgresqlReader
启动读任务
public static class Task extends Reader.Task {
@Override
public void startRead(RecordSender recordSender) {
int fetchSize = this.readerSliceConfig.getInt(com.alibaba.datax.plugin.rdbms.reader.Constant.FETCH_SIZE);
this.commonRdbmsReaderSlave.startRead(this.readerSliceConfig, recordSender,
super.getTaskPluginCollector(), fetchSize);
}
}读取任务启动之后，执行读取数据操作。
核心类：CommonRdbmsReader
public void startRead(Configuration readerSliceConfig,
RecordSender recordSender,
TaskPluginCollector taskPluginCollector, int fetchSize) {
ResultSet rs = null;
try {
// 数据读取
rs = DBUtil.query(conn, querySql, fetchSize);
queryPerfRecord.end();
ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
columnNumber = metaData.getColumnCount();
PerfRecord allResultPerfRecord = new PerfRecord(taskGroupId, taskId, PerfRecord.PHASE.RESULT_NEXT_ALL);
allResultPerfRecord.start();
long rsNextUsedTime = 0;
long lastTime = System.nanoTime();
// 数据传输至交换区
while (rs.next()) {
rsNextUsedTime += (System.nanoTime() - lastTime);
this.transportOneRecord(recordSender, rs,metaData, columnNumber, mandatoryEncoding, taskPluginCollector);
lastTime = System.nanoTime();
}
allResultPerfRecord.end(rsNextUsedTime);
}catch (Exception e) {
throw RdbmsException.asQueryException(this.dataBaseType, e, querySql, table, username);
} finally {
DBUtil.closeDBResources(null, conn);
}
}2、数据传输
核心接口：RecordSender(发送)
public interface RecordSender {
public Record createRecord();
public void sendToWriter(Record record);
public void flush();
public void terminate();
public void shutdown();
}核心接口：RecordReceiver(接收)
public interface RecordReceiver {
public Record getFromReader();
public void shutdown();
}核心类：BufferedRecordExchanger
class BufferedRecordExchanger implements RecordSender, RecordReceiver3、写入数据
核心入口：PostgresqlWriter
启动写任务
public static class Task extends Writer.Task {
public void startWrite(RecordReceiver recordReceiver) {
this.commonRdbmsWriterSlave.startWrite(recordReceiver, this.writerSliceConfig, super.getTaskPluginCollector());
}
}写数据任务启动之后，执行数据写入操作。
核心类：CommonRdbmsWriter
public void startWriteWithConnection(RecordReceiver recordReceiver,
Connection connection) {
// 写数据库的SQL语句
calcWriteRecordSql();
List<Record> writeBuffer = new ArrayList<>(this.batchSize);
int bufferBytes = 0;
try {
Record record;
while ((record = recordReceiver.getFromReader()) != null) {
writeBuffer.add(record);
bufferBytes += record.getMemorySize();
if (writeBuffer.size() >= batchSize || bufferBytes >= batchByteSize) {
doBatchInsert(connection, writeBuffer);
writeBuffer.clear();
bufferBytes = 0;
}
}
if (!writeBuffer.isEmpty()) {
doBatchInsert(connection, writeBuffer);
writeBuffer.clear();
bufferBytes = 0;
}
} catch (Exception e) {
throw DataXException.asDataXException(
DBUtilErrorCode.WRITE_DATA_ERROR, e);
} finally {
writeBuffer.clear();
bufferBytes = 0;
DBUtil.closeDBResources(null, null, connection);
}
}五、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent
推荐系列阅读
以上是关于数据源管理 | 基于DataX组件，同步数据和源码分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章