DataX浅入浅出

DataX

定位：是一个异构数据源之间的离线同步工具
架构：采用Framework + Plugin架构构建，将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件

核心模块：

DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为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。

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(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。

DataX Job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。

切分多个Task之后，DataX 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)。
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

DataX调度流程：

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：
DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。
根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
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。

demo ：

{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 3
},
"errorLimit": {
"record": 0,
"percentage": 0.02
}
},
"content": [{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "root",
"column": ['id',
'name'
],
"where":"gmt_created>='$bizdate' and gmt_created "splitPk": "id",
"connection": [{
"table": [
"table"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
]
}]
}
},
"writer": {
"name": "hdfswriter",
"parameter": {
"defaultFS": "hdfs://xxx:port",
"fileType": "orc",
"path": "/user/hive/warehouse/writerorc.db/orcfull",
"fileName": "xxx",
"column": [{
"name": "id",
"type": "BIGINT"
},
{
"name": "name",
"type": "STRING"
}
],
"writeMode": "append",
"fieldDelimiter": "\t",
"compress": "GZIP"
}
}
}]
}
}