DataX_命令行使用说明
Datax3.0使用说明
Datax3.0使⽤说明原⽂链接：⼀、datax3.0介绍1、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。
2、DataX3.0框架设计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/Writer插件，纳⼊到整个同步框架中。
1. Reader：数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
2. Writer：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。
3. 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、DataX3.0核⼼架构1. 核⼼模块介绍：- 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。
- 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。
- 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使用指南
DataX使用指南摘要： 1. DataX是什么 DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
1. DataX是什么DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer 插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。
同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。
2. 何时用DataX1.DataX是离线数据同步工具，当需要迁移增量时，建议使用DTS，而不是DataX；2.针对离线数据，当数据量很大或表非常多时，建议使用DataX。
此时配置文件可编写脚本批量生成，详见ODPS数据迁移指南。
同时可以增大DataX本身的并发，并提高运行DataX的任务机数量，来达到高并发，从而实现快速迁移；3. DataX怎么用3.1 DataX的配置文件如下是DataX的配置文件示例：{"job": {"content":[{"reader":{ "name":"odpsreader", "parameter":{"accessId":"<accessID>", "accessKey":"******************************", "column":["col_1","col_2"],"odpsServer":"/api","partition":["dt=20160524"],"project":"src_project_name", "splitMode":"record", "table":"table_name_1"}},"writer":{ "name":"odpswriter", "parameter":{"accessId":"<accessId>", "accessKey":"******************************", "accountType":"aliyun","column":["ci_name","geohash"],"odpsServer":"/api", "partition":"dt=20160524","project":"dst_project_name","table":"nb_tab_http"}}}],"setting":{"speed":{"channel":20}}}}1.整个配置文件是一个job的描述；2.job下面有两个配置项，content和setting，其中content用来描述该任务的源和目的端的信息，setting用来描述任务本身的信息；3.content又分为两部分，reader和writer，分别用来描述源端和目的端的信息；4.本例中由于源和目的都是ODPS，所以类型为odpsreader和odpswriter。
datax mongodb collectionname使用方法
datax mongodb collectionname使用方法DataX是一款非常实用的数据迁移工具，可以帮助我们方便地将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。
在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用DataX迁移MongoDB数据。
一、DataX基本概念DataX是一款开源的数据迁移工具，支持多种数据库之间的数据迁移。
它具有高性能、可扩展、易用性强等特点，广泛应用于大数据领域。
二、DataX与MongoDB连接配置在使用DataX迁移MongoDB数据之前，我们需要先配置DataX与MongoDB的连接。
以下是连接配置的详细步骤：1.在DataX的配置文件（datax.properties）中，设置mongodb.url、ername和mongodb.password属性，分别对应MongoDB的地址、用户名和密码。
2.设置mongodb.database和mongodb.collection属性，分别对应要迁移的MongoDB数据库名和集合名。
3.设置mongodb.gridfs.enabled属性为true，表示启用GridFS功能。
三、DataX迁移MongoDB数据操作步骤1.导入依赖在迁移数据之前，我们需要导入DataX的MongoDB插件依赖。
在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：```xml<dependency><groupId>com.datax</groupId><artifactId>datax-plugin-mongodb</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>```2.创建迁移任务在DataX的主界面，选择“迁移任务”菜单，点击“创建迁移任务”。
在创建任务界面，填写任务名称、描述等信息，然后选择数据源和目标数据源。
dataX说明文档2
dataX研究说明目录1.dataX概述 (1)2.部署dataX (1)2.1 安装dataX前检查 (1)2.2mysql数据库安装 (2)2.3oracle数据库安装 (3)2.4dataX安装 (8)3.oracle数据库导入到mysql数据库用例说明 (9)附录1:数据库操作语句 (16)1.dataX概述DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括OceanBase、MySQL、Oracle、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
2.部署dataX2.1 安装dataX前检查在安装DataX前需要检查安装的服务器是否满足以下内容：①处理器为―X86_64‖。
②Python版本>=2.4。
③Java版本>=1.6。
首先以root权限登陆linux系统，执行以下命令查看linux处理器：[root@localhost bin]# uname -aLinux localhost.localdomain 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Tue Jan 29 11:47:41 EST 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux执行以下命令查看Python版本：[root@localhost bin]# python --versionPython 2.6.6执行以下命令查看java版本：[root@localhost bin]# java -versionjava version "1.7.0_09-icedtea"2.2mysql数据库安装下载mysql源码，并解压安装。
新建mysql组以及用户：#groupadd mysql#useradd –g mysql mysql；源码包解压：#tar mysql-5.1.50-linux-x86_64-glibc23.tar.gz ；将解压后的源码包放置/usr/local,并改名为mysql；设置目录的所属用户为mysql ：#chown –R mysql /usr/local/mysql ；目录的所属组为mysql ：#chgrp –R mysql /usr/local/mysql ；初始化数据库，一定要在mysql根目录中执行mysql_install_db：#/usr/local/mysql/scripts/mysql_install_db –user=mysql；默认在/user/local/mysql/data设置目录的所属用户为root：#chown –R root/usr/local/mysql；设置目录的所属用户为mysql ：#chown –R mysql /usr/local/mysql/data；复制mysql的配置文件到/etc目录下，并改名为f：cp /usr/local/mysql/support-files/f /etc/f；复制启动脚本到/etc/rc.d/init.d目录下，并命名为mysqld：cp/usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysqld；#service mysqld start 立即启动mysql；设置mysql的密码为：#/usr/local/mysql/bin/mysqladmin –u root password 123456；然后输入密码进入mysql ，退出mysql命令quit:#/usr/local/mysql/bin/mysql –u root –p;若链接不上数据库做以下处理：#vi /etc/sysconf/iptables-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPTgrant all privileges on *.* to root@'%' identified by "123";2.3oracle数据库安装一、修改操作系统核心参数在Root用户下执行以下步骤：1）修改用户的SHELL的限制，修改/etc/security/limits.conf文件输入命令：vi /etc/security/limits.conf，按i键进入编辑模式，将下列内容加入该文件。
DataX使用说明
DataX使用说明1、新建一个工程项目，创建一个packagecom.alibaba.datax.plugin.writer.eswriter，将ESEntity.java拷贝至此包下面。
2、创建与ElasticSearch映射的的实体，实体继承ESEntity类。
3、将映射实体打成jar包（不要包含ESEntity类）。
Eclipse Export JAR操作勾选要导出的文件Maven项目打包<build><resources><resource><directory>${basedir}/src/main/java</directory><excludes><exclude>**/ESEntity.*</exclude></excludes></resource></resources><plugins><!-- compiler plugin --><plugin><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>1.7</source><target>1.7</target><encoding>${project-sourceEncoding}</encoding> </configuration></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-jar-plugin</artifactId><version>2.4</version><configuration><archive><manifestEntries><Class-Path>.</Class-Path></manifestEntries></archive><excludes><excludes>**/ESEntity.class</excludes></excludes></configuration></plugin></plugins></build>4、将打好的jar包放到DataX安装目录下的ElasticSearch插件目录（plugin/writer/eswriter）下。
datax文件入库使用函数 -回复
datax文件入库使用函数-回复datax文件入库使用函数是指在使用datax工具进行数据入库时，通过调用相应的函数将数据导入到目标数据库中。
datax是阿里巴巴开源的一款数据同步工具，可以实现跨平台、跨数据库的数据传输和同步。
为了更好地理解和使用datax文件入库使用函数，我们需要了解以下几个方面的内容。
一、datax文件入库使用函数的基本概念及作用1. datax的基本概念：datax是基于阿里云的开源数据交换平台，可用于将数据从一个数据源（如数据库、hdfs、kafka等）同步到另一个数据源。
它采用分布式架构，支持高效、稳定、可靠的数据传输。
2. 入库使用函数的作用：在使用datax进行数据入库时，通过调用相应的函数来实现数据传输和入库操作。
这些函数可以根据不同的数据源和目标数据库的特点进行定制，以达到最佳的数据入库效果。
二、datax文件入库使用函数的具体步骤1. 准备工作：在使用datax文件入库使用函数之前，首先需要准备好源数据和目标数据库，并确保源数据与目标数据库的表结构和字段类型一致。
2. 安装datax：如果还未安装datax，需要先下载并安装datax，可从datax 的官方网站下载最新版本的datax安装包，然后按照安装文档进行安装。
3. 配置文件：在datax的安装目录下，找到并编辑配置文件。
配置文件包括job.json和core.json两部分，其中job.json用于配置数据传输任务的具体内容，core.json用于配置datax的核心参数。
4. 编写job.json文件：在配置文件中，需要指定数据源和目标数据库的相关参数和连接信息，例如源数据库的连接信息、目标数据库的连接信息、需要同步的数据表等。
根据具体情况，可以使用datax提供的一些内置函数或自定义函数。
5. 运行datax：在命令行界面中，切换到datax的安装目录，运行datax.py 脚本，并指定job.json文件的路径，即可开始数据传输和入库操作。
datax querysql使用参数
一、概述DataX是一款开源的数据同步工具，可以实现不同数据源之间的数据同步。
而在DataX中，querysql是一个非常有用的功能，可以用于从数据源中抽取数据。
在querysql中使用参数，可以提高其灵活性和通用性。
本文将介绍如何在DataX的querysql中使用参数，以及使用参数的优势。
二、参数的定义和使用1. 在DataX中，可以通过定义参数的方式，将参数传递给querysql。
参数可以是变量、常量或者表达式。
2. 在querysql中，可以使用${parameter_name}的方式引用参数。
当DataX执行时，会将参数的实际值替换到相应的位置。
3. 通过使用参数，可以将querysql中的固定数值或者表达式抽取出来，以便在不同场景下进行灵活的配置和调整。
这样就可以实现一份querysql在多个任务中的复用，提高了开发和维护的效率。
三、参数的传递方式1. 在DataX的job配置文件中，可以通过引用parameter.json文件的方式定义参数。
parameter.json中可以定义多个参数和其对应的值，如{"datetime":"2022-03-01", "threshold":1000}。
2. 在querysql中，可以通过${parameter_name}的方式来引用参数。
可以使用"where create_time > ${datetime} and amount > ${threshold}"的方式来使用参数。
3. 当DataX执行时，会将参数文件中定义的值替换到对应的位置，然后执行querysql语句。
这样就可以实现以参数化的方式进行数据抽取，而不用每次都手动修改querysql语句。
四、参数的优势1. 提高灵活性。
使用参数可以将querysql中的固定数值抽取出来，以便在不同场景下进行灵活的配置和调整。
datax mongodb案例
datax mongodb案例
DataX 是一个用于数据同步和数据迁移的工具，而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库。
下面是一个使用 DataX 进行 MongoDB 数据迁移的案例：
某公司需要将一个关系型数据库中的数据迁移到 MongoDB 数据库中。
由于数据量较大，手动迁移效率低下且容易出错。
因此，该公司决定采用DataX 进行自动化迁移。
在迁移过程中，首先需要编写一个 DataX 的配置文件，指定源数据库和目标 MongoDB 数据库的连接信息、数据表映射关系等。
然后，通过运行DataX 的命令行工具，启动数据迁移任务。
在迁移过程中，DataX 会根据配置文件中的规则，将源数据库中的数据逐条读取，并转换为 MongoDB 的格式，然后写入到目标 MongoDB 数据库中。
同时，DataX 还提供了丰富的日志和监控功能，方便用户随时查看迁移进度和异常情况。
最终，该公司成功地将关系型数据库中的数据迁移到了 MongoDB 数据库中，大大提高了数据管理和分析的效率。
datax truncate参数
Datax Truncate参数一、引言Datax是阿里巴巴开源的一种数据同步工具，用于将数据从一个数据库同步到另一个数据库。
在进行数据同步时，有时候我们需要截断某个表的数据，即清空表中的所有数据，然后重新插入新的数据。
这时，我们需要用到Datax的Truncate参数。
二、Datax Truncate参数的作用Datax的Truncate参数用于清空目标表中的所有数据，以便重新插入新的数据。
当设置为True时，Datax在同步之前会先清空目标表中的数据；当设置为False时，Datax不会清空目标表中的数据。
三、如何设置Datax Truncate参数Datax的Truncate参数可以在Datax的配置文件中进行设置。
具体来说，在配置文件的"job"节点下，可以设置"truncate"参数。
例如：```job:truncate: true```将"truncate"参数设置为"true"，即可在同步之前清空目标表中的数据。
四、注意事项1. 使用Datax的Truncate参数需要谨慎，因为清空表中的数据会导致数据丢失。
在清空数据之前，一定要做好数据备份。
2. 如果目标表很大，清空表中的数据可能需要花费较长的时间。
因此，在使用Datax的Truncate参数时，需要根据实际情况考虑是否需要清空目标表中的数据。
3. 如果目标表中存在大量的索引、触发器等数据库对象，清空目标表中的数据可能会影响这些数据库对象的正常使用。
因此，在使用Datax的Truncate参数时，需要仔细检查目标表的结构和使用的数据库对象。
4. 如果目标表中的数据量非常大，清空目标表中的数据可能会对数据库的性能产生影响。
因此，在使用Datax的Truncate参数时，需要考虑数据库的性能和可用性。
5. 如果在Datax的配置文件中设置了"truncate"参数，但未指定具体的值，则默认值为False，即不清空目标表中的数据。
dataX说明文档2
dataX研究说明目录1.dataX概述 (1)2.部署dataX (1)2.1 安装dataX前检查 (1)2.2mysql数据库安装 (2)2.3oracle数据库安装 (3)2.4dataX安装 (8)3.oracle数据库导入到mysql数据库用例说明 (9)附录1:数据库操作语句 (16)1.dataX概述DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括OceanBase、MySQL、Oracle、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
2.部署dataX2.1 安装dataX前检查在安装DataX前需要检查安装的服务器是否满足以下内容：①处理器为―X86_64‖。
②Python版本>=2.4。
③Java版本>=1.6。
首先以root权限登陆linux系统，执行以下命令查看linux处理器：[root@localhost bin]# uname -aLinux localhost.localdomain 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Tue Jan 29 11:47:41 EST 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux执行以下命令查看Python版本：[root@localhost bin]# python --versionPython 2.6.6执行以下命令查看java版本：[root@localhost bin]# java -versionjava version "1.7.0_09-icedtea"2.2mysql数据库安装下载mysql源码，并解压安装。
新建mysql组以及用户：#groupadd mysql#useradd –g mysql mysql；源码包解压：#tar mysql-5.1.50-linux-x86_64-glibc23.tar.gz ；将解压后的源码包放置/usr/local,并改名为mysql；设置目录的所属用户为mysql ：#chown –R mysql /usr/local/mysql ；目录的所属组为mysql ：#chgrp –R mysql /usr/local/mysql ；初始化数据库，一定要在mysql根目录中执行mysql_install_db：#/usr/local/mysql/scripts/mysql_install_db –user=mysql；默认在/user/local/mysql/data设置目录的所属用户为root：#chown –R root/usr/local/mysql；设置目录的所属用户为mysql ：#chown –R mysql /usr/local/mysql/data；复制mysql的配置文件到/etc目录下，并改名为f：cp /usr/local/mysql/support-files/f /etc/f；复制启动脚本到/etc/rc.d/init.d目录下，并命名为mysqld：cp/usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysqld；#service mysqld start 立即启动mysql；设置mysql的密码为：#/usr/local/mysql/bin/mysqladmin –u root password 123456；然后输入密码进入mysql ，退出mysql命令quit:#/usr/local/mysql/bin/mysql –u root –p;若链接不上数据库做以下处理：#vi /etc/sysconf/iptables-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPTgrant all privileges on *.* to root@'%' identified by "123";2.3oracle数据库安装一、修改操作系统核心参数在Root用户下执行以下步骤：1）修改用户的SHELL的限制，修改/etc/security/limits.conf文件输入命令：vi /etc/security/limits.conf，按i键进入编辑模式，将下列内容加入该文件。
DataX操作指南
DataX操作指南1.DataX介绍DataXDataX 是阿⾥巴巴集团内被⼴泛使⽤的离线数据同步⼯具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间⾼效的数据同步功能。
FeaturesDataX本⾝作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向⽬标端写⼊数据的Writer插件，理论上DataX框架可以⽀持任意数据源类型的数据同步⼯作。
同时DataX插件体系作为⼀套⽣态系统, 每接⼊⼀套新数据源该新加⼊的数据源即可实现和现有的数据源互通。
安装Download解压后即可使⽤，运⾏脚本如下python27 datax.py ..\job\test.json2.DataX数据同步2.1 从MySQL到MySQL建表语句DROP TABLE IF EXISTS `tb_dmp_requser`;CREATE TABLE `tb_dmp_requser` (`reqid` varchar(50) NOT NULL COMMENT '活动编号',`exetype` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '执⾏类型',`allnum` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT '全部⽬标⽤户数量',`exenum` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT '执⾏的⽬标⽤户数据',`resv` varchar(50) DEFAULT NULL,`createtime` datetime DEFAULT NULL)将dmp数据库的tb_dmp_requser表拷贝到dota2_databank的tb_dmp_requser表job_mysql_to_mysql.json如下{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"column": ["allnum", "reqid"],"connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dmp"],"table": ["tb_dmp_requser"]}],"password": "123456","username": "root"}},"writer": {"name": "mysqlwriter","parameter": {"column": ["allnum", "reqid"],"preSql": ["delete from tb_dmp_requser"],"connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dota2_databank","table": ["tb_dmp_requser"]}],"password": "123456","username": "root","writeMode": "replace"}}}],"setting": {"speed": {"channel": "2"}}}}2.2 从Oracle到Oracle将scott⽤户下的test表拷贝到test⽤户下的test表建表语句drop table TEST;CREATE TABLE TEST (ID NUMBER(32) NULL,NAME VARCHAR2(255 BYTE) NULL)LOGGINGNOCOMPRESSNOCACHE;job_oracle_oracle.json{"job": {"content": [{"reader": {"name": "oraclereader","parameter": {"column": ["id","name"],"connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL"],"table": ["test"]}],"password": "tiger","username": "scott","where":"rownum < 1000"}},"writer": {"name": "oraclewriter","parameter": {"column": ["id","name"],"connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL","table": ["test"]}],"password": "test","username": "test"}}}],"setting": {"speed": {"channel": 6}}}}2.3 从HBase到本地将HBase的"LXW"表拷贝到本地路径../job/datax_hbase建表语句，添加两条数据hbase(main):046:0> create 'LXW','CF'0 row(s) in1.2120 seconds=> Hbase::Table - LXWhbase(main):047:0> put 'LXW','row1','CF:NAME','lxw'0 row(s) in0.0120 secondshbase(main):048:0> put 'LXW','row1','CF:AGE','18'0 row(s) in0.0080 secondshbase(main):049:0> put 'LXW','row1','CF:ADDRESS','BeijingYiZhuang'0 row(s) in0.0070 secondshbase(main):050:0> put 'LXW','row2','CF:ADDRESS','BeijingYiZhuang2'0 row(s) in0.0060 secondshbase(main):051:0> put 'LXW','row2','CF:AGE','18'0 row(s) in0.0050 secondshbase(main):052:0> put 'LXW','row2','CF:NAME','lxw2'0 row(s) in0.0040 secondshbase(main):053:0> exitjob_hbase_to_local.json{"job": {"content": [{"reader": {"name": "hbase11xreader","parameter": {"hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.quorum": "CentOS7Five:2181,CentOS7Six:2181,CentOS7Seven:2181" },"table": "LXW","encoding": "utf-8","mode": "normal","column": [{"name":"rowkey","type":"string"},{"name":"CF:NAME","type":"string"},{"name":"CF:AGE","type":"string"},{"name":"CF:ADDRESS","type":"string"}],"range": {"endRowkey": "","isBinaryRowkey": false,"startRowkey": ""}}},"writer": {"name": "txtfilewriter","parameter": {"dateFormat": "yyyy-MM-dd","fieldDelimiter": "\t","fileName": "LXW","path": "../job/datax_hbase","writeMode": "truncate"}}}],"setting": {"speed": {"channel": 5}}}}在../job/datax_hbase路径下⽣成⽂件LXW__e647d969_d2c6_47ad_9534_15c90d696099⽂件内容如下row1 lxw 18 BeijingYiZhuangrow2 lxw2 18 BeijingYiZhuang22.4 从本地到HBase将本地⽂件导⼊到HBase的LXW表中源数据source.txtrow3,jjj1,150,BeijingYiZhuang3row4,jjj2,150,BeijingYiZhuang4job_local_to_hbase.json{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 5}},"content": [{"reader": {"name": "txtfilereader","parameter": {"path": "../job/datax_hbase/source.txt","charset": "UTF-8","column": [{"index": 0,"type": "String"},{"index": 1,"type": "string"},{"index": 2,"type": "string"},{"index": 3,"type": "string"}],"fieldDelimiter": ","}},"writer": {"name": "hbase11xwriter","parameter": {"hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.quorum": "CentOS7Five:2181,CentOS7Six:2181,CentOS7Seven:2181" },"table": "LXW","mode": "normal","rowkeyColumn": [{"index":0,"type":"string"}],"column": [{"index":1,"name":"CF:NAME","type":"string"},{"index":2,"name":"CF:AGE","type":"string"},{"index":3,"name":"CF:ADDRESS","type":"string"}],"versionColumn":{"index": -1,"value":"123456789"},"encoding": "utf-8"}}}]}}导⼊过后可以看到，新增的数据hbase(main):241:0* get'LXW','row3'COLUMN CELLCF:ADDRESS timestamp=123456789, value=BeijingYiZhuang3CF:AGE timestamp=123456789, value=150CF:NAME timestamp=123456789, value=jjj12.5 从本地到HDFS/HiveHDFS导⼊到本地不⽀持⾼可⽤，所以这⾥不做实验将本地数据⽂件导⼊到HDFS/Hive，在Hive上建表才可以导⼊因为路径的问题，只能在Linux端操作源数据source.txt3,1,150,334,2,150,44建表语句create table datax_test(col1 varchar(10),col2 varchar(10),col3 varchar(10),col4 varchar(10))ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','STORED AS ORC;fileType要orc，text类型必须要压缩，有可能乱码job_local_to_hdfs.json{"setting": {},"job": {"setting": {"speed": {"channel": 1}},"content": [{"reader": {"name": "txtfilereader","parameter": {"path": ["../job/datax_hbase/source.txt"],"encoding": "UTF-8","column": [{"index": 0,"type": "String"},{"index": 1,"type": "String"},{"index": 2,"type": "String"},{"index": 3,"type": "String"}],"fieldDelimiter": ","}},"writer": {"name": "hdfswriter","parameter": {"defaultFS": "hdfs://ns1/","hadoopConfig":{"services": "ns1","nodes.ns1": "nn1,nn2","node.rpc-address.ns1.nn1": "CentOS7One:9000","node.rpc-address.ns1.nn2": "CentOS7Two:9000","dfs.client.failover.proxy.provider.ns1": "node.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider" },"fileType": "orc","path": "/user/hive/warehouse/datax_test","fileName": "datax_test","column": [{"name": "col1","type": "VARCHAR"},{"name": "col2","type": "VARCHAR"},{"name": "col3","type": "VARCHAR"},{"name": "col4","type": "VARCHAR"}],"writeMode": "append","fieldDelimiter": ",","compress":"NONE"}}}]}}导⼊完毕，查看hiveTime taken: 0.105 secondshive>>>> select *from datax_test;OK31150334215044Time taken: 0.085 seconds, Fetched: 2 row(s)2.6 从txt到oracletxt,dat,csv等格式均可，该dat⽂件16G，⼀亿⼋千万条记录。
DataX简单使用
DataX简单使⽤背景最近在重构权限管理系统(PMS)，因此在验证新开发功能的⾏为是否和旧功能相同时，采⽤了⼀种思路，控制相同的输⼊，⽐对输出是否尽可能⼀致。
因为重构选⽤了微服务的架构，对于数据库这边拆分成了多个库。
因此开发时需要将原先的PMS库的数据迁移到异构的多个数据库中。
迁移⽅案迁移的基本思路是写转换sql语句，查出数据并导⼊⽬标库的⽬标表思路1查出的数据导出到Excel，然后通过Excel导⼊到⽬的库。
这种做法想想都让⼈绝望。
思路2如果有个dblink也很棒啊。
可是数据库产品不同，是否存在强⼤⽽灵活的dblink功能尚待求证。
思路3⾃⼰搞个程序来连接源数据库和⽬标数据库来转移数据吧。
这个⽐较灵活。
应该是最为灵活也最为复杂的。
但这不是当前开发⼯作的主要任务。
思路4对于迁移数据应该是常见的场景，定有现成可⽤的轮⼦，结果在⼀篇介绍多种数据迁移⼯具的⽂章⾥发现了ali的DataX。
稍加了解发现可以满⾜需求，就果断选⽤了。
DataX环境准备DataX并解压使⽤前需要安装python2浏览器⾥CTRL+F搜索2.6.6。
我是64位机，选择Download Windows x86-64 MSI installer安装过程就不再赘述。
最后将安装⽬录(python.exe的上级⽬录)添加到系统环境变量中(⽐如C:\Python26)。
注意如果本机事先安装了python3,需要将刚安装好的python2的python.exe修改为python2.exe。
这样待会在使⽤DataX时可以⽤python2命令运⾏DataX使⽤⼩试⼀下cmd先输⼊CHCP 65001，解决乱码# 先简单了解下如下命令，D:\soft\datax\datax\为DataX解压后的⽬录，运⾏如下命令需替换为你的解压⽬录# ⾃检python2 D:\soft\datax\datax\bin\datax.py D:\soft\datax\datax\job\job.json# 输⼊命令查看配置模板python2 D:\soft\datax\datax\bin\datax.py -r streamreader -w streamwriter直接上⼿DataX的迁移思路和我们迁移数据的思路差别不⼤，⽆⾮是从源读取数据，再将数据写到⽬标中。
datax 编译
datax 编译
datax是一款开源的数据同步工具，可以将不同源的数据同步到不同的目的地。
在使用 datax 之前，需要先将其进行编译。
本文将介绍 datax 的编译过程。
1. 下载源代码
首先需要从 datax 的官方 GitHub 仓库中下载源代码。
2. 安装 Maven
datax 的编译依赖于 Maven，因此需要先安装 Maven。
可以从Maven 官网下载 Maven，并按照官方文档进行安装。
3. 编译命令
在下载完源代码后，在终端中进入 datax 的根目录，执行以下命令：
```
mvn clean package assembly:assembly -DskipTests
```
该命令会进行编译、打包和安装操作。
其中 -DskipTests 表示跳过测试。
4. 编译成功
如果一切顺利，编译成功后会在 datax/target 目录下生成datax.tar.gz 文件和 datax.zip 文件，分别对应 Linux 和Windows 平台的安装包。
通过以上步骤，我们就可以成功地将 datax 进行编译，并获得
可执行的安装包。
如有问题，可以通过 datax 的官方文档进行参考。
rdbmswriter datax 例子 -回复
rdbmswriter datax 例子-回复RDBMSWriter DataX例子：实现高效数据传输和同步在数据领域，数据传输和数据同步是非常重要的任务。
现代企业往往需要处理大量的数据，并且需要将数据从一个位置传输到另一个位置，或者在不同的数据源之间进行数据同步。
为了有效地完成这些任务，一种被广泛采用的方法是使用RDBMSWriter DataX。
RDBMSWriter DataX是一个开源的、分布式的数据传输和同步框架，由阿里巴巴集团提供和维护。
它是一个通用的数据传输和同步工具，可以处理各种类型的数据源，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如HBase、MongoDB等）。
使用RDBMSWriter DataX可以实现高效的数据传输和同步。
下面将一步一步回答，介绍如何使用RDBMSWriter DataX执行数据传输和同步的例子。
第一步：安装和配置RDBMSWriter DataX首先，在本地或者服务器上安装RDBMSWriter DataX。
你可以从官方网站（例如，如果你要从一个MySQL数据库传输数据到另一个MySQL数据库，你需要在datax.properties中配置源数据库和目标数据库的连接信息，包括IP地址、端口号、用户名和密码等。
第二步：编写和配置传输任务一旦完成配置，你需要编写一个JSON格式的描述文件，描述数据传输任务的相关信息。
描述文件包括数据源和数据目标的配置信息，以及数据处理的相关规则。
对于关系型数据库，你可以使用RDBMSReader和RDBMSWriter来配置数据读取和写入的参数。
你需要指定数据源和目标的表名、字段名，以及其他相关的参数，如查询条件、分页、并行度等。
例如，下面是一个简单的JSON格式描述文件示例，用于将一个MySQL 数据库中的某个表的数据传输到另一个MySQL数据库的另一个表：javascript{"job": {"setting": {"speed": {"channel": "3"}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","connection": [{"querySql": ["select * from source_table"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql:localhost:3306/source_db?useSSL=false"]}]}},"writer": {"name": "mysqlwriter","parameter": {"writeMode": "insert","username": "root","password": "123456","connection": [{"jdbcUrl":"jdbc:mysql:localhost:3306/target_db?useSSL=false"}]}}}]}}第三步：执行传输任务一旦配置完成，你可以使用DataX命令行工具来执行数据传输任务。
datax 卸数null处理
datax 卸数null处理在数据处理的过程中，我们常常会遇到一些缺失值（null）的情况。
这些缺失值的存在会影响数据的准确性和可靠性，因此我们需要进行处理，以确保数据的完整性和准确性。
本文将介绍如何使用DataX工具进行卸数null处理的方法。
DataX是一款开源的数据同步工具，可以实现不同数据源之间的数据迁移和同步。
它支持多种常见的数据源（如关系型数据库、Hadoop、Hive等）和数据目的地（如关系型数据库、HDFS、Hive等），并且具有灵活性和可扩展性。
在进行数据卸数null处理之前，我们需要先安装和配置DataX工具。
具体的安装过程可以参考DataX官方文档或者相关教程。
安装完成后，我们可以开始进行具体的数据处理。
首先，我们需要在DataX的配置文件中指定数据源和数据目的地。
通常情况下，我们需要提供数据源的连接信息（如URL、用户名、密码等），以及数据目的地的连接信息（如URL、用户名、密码等）。
这些信息将帮助DataX连接到我们的数据源和数据目的地，并进行数据的读取和写入操作。
在配置文件中，我们还需要指定数据表的名称和字段信息，以及数据的读取和写入方式。
对于数据卸数null处理，我们需要添加一些额外的配置参数来告诉DataX如何处理缺失值。
具体而言，我们可以使用DataX的Transformer插件来处理数据中的null值。
Transformer插件可以对数据进行一些常见的转换和处理操作，如类型转换、字段映射、数据过滤等。
针对卸数null处理，我们可以使用DataX内置的replace插件。
此插件可以将数据中的null值替换为我们指定的默认值。
以下是一个示例的DataX配置文件，用于卸数null处理：```json{"job": {"setting": {...},"content": [{"reader": {...},"transformer": [{"name": "replace","parameter": {"columnName": "column1", "replaceValue": "unknown" }},{"name": "replace","parameter": {"columnName": "column2","replaceValue": "N/A"}},...],"writer": {...}}]}}```在以上配置文件中，我们使用了两个replace插件来处理两个字段。
datax sqlserverwriter 模板 -回复
datax sqlserverwriter 模板-回复[datax sqlserverwriter 模板] 是一款用于将数据从其他系统（如MySQL、Oracle等）同步到SQL Server的工具。
它采用了一种异步的、流水线式的数据同步方式，可以高效地将数据从源系统复制到目标系统。
本文将详细介绍datax sqlserverwriter 模板的使用步骤和相关注意事项。
第一步：安装和配置datax sqlserverwriter 模板首先，我们需要在机器上安装datax sqlserverwriter 模板。
在安装之前，请确保已正确配置Java环境并将其添加到系统的环境变量中。
安装完成后，我们需要进行一些配置。
打开datax sqlserverwriter 模板的配置文件，可以看到一些基本的配置选项，如源数据地址、目标数据地址、目标数据表名等。
根据实际情况，修改这些配置选项为正确的值。
第二步：创建源数据表在进行数据同步之前，我们需要在源数据库中创建相应的数据表。
可以通过SQL语句或者其他工具来创建表。
确保表结构与目标数据库中的表结构一致。
第三步：创建目标数据库和表在同步数据之前，我们还需要在目标数据库中创建对应的数据库和表。
可以使用SQL Server Management Studio等工具来创建数据库和表。
第四步：配置数据同步任务在datax sqlserverwriter 模板中，我们可以通过配置json文件来定义数据同步任务。
这个json文件包含了一些重要的信息，如源数据表名、目标数据集、字段映射等。
在配置文件中，我们需要指定源数据表、目标数据表、要同步的字段等信息。
除了这些，还可以配置一些高级选项，如写入模式、批量大小等。
这些配置选项可以根据具体需求进行调整。
第五步：运行数据同步任务一切就绪后，我们可以使用命令行工具来运行数据同步任务。
在命令行中使用datax 命令，并指定配置文件的路径。
datax mongodbreader 中query示例使用 -回复
datax mongodbreader 中query示例使用-回复如何在datax 的mongodbreader 中使用query 示例？在使用datax 进行数据同步时，若源数据存储在MongoDB 数据库中，我们可以使用datax 自带的mongodbreader 插件来实现数据的读取操作。
mongodbreader 插件支持通过query 参数指定需要读取的数据集合以及筛选条件。
本文将一步一步介绍如何在datax 的mongodbreader 中使用query 示例，让你轻松应对各类读取需求。
首先，在了解如何使用query 参数之前，我们需要先安装好datax，并确保已经正确配置了MongoDB 数据库的相关信息。
在安装与配置之后，我们可以开始使用mongodbreader 进行数据读取。
1. 导入mongodbreader 插件在开始之前，我们需要首先将mongodbreader 导入到datax 中。
在datax 的安装目录下找到plugin 目录，并将mongodbreader 的插件包 .jar 文件拷贝到该目录下。
2. 编写datax 任务配置文件在datax 的工作目录下创建一个json 格式的配置文件，命名为mongodbreader_job.json，作为我们的任务配置文件。
在该文件中，我们需要指定读取的数据源（source）和目标（table）信息。
示例配置文件如下：{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mongodbreader","parameter": {"address": "mongodb:127.0.0.1:27017","collection": "data_collection","query": {"field": {"gte": 100}}}},"writer": {"name": "streamwriter"}}],"setting": {"speed": {"byte": 1048576}}}}在上述配置中，我们在reader 的parameter 中指定了查询条件query。
datax sqlserver insertorreplacetemplate -回复
datax sqlserver insertorreplacetemplate -回复[datax sqlserver insertorreplacetemplate] 是指在数据迁移、同步或者备份的过程中，使用datax 工具来操作sqlserver 数据库时，可以使用insertorreplacetemplate 来实现数据的插入或替换。
DataX 是阿里巴巴集团开源的一款支持分布式、跨平台的数据同步工具。
它能够帮助用户快速高效地实现不同数据源之间的数据同步，包括关系型数据库、大数据平台等。
SQL Server 是微软推出的关系型数据库管理系统。
它被广泛应用于企业级系统和数据处理领域，具有强大的性能和稳定性。
在数据迁移和同步的过程中，我们通常需要将数据从一个数据库复制到另一个数据库，或者将数据从一个表复制到另一个表。
在使用datax 进行sqlserver 数据库操作时，可以使用insertorreplacetemplate 来实现数据的插入或替换操作。
下面，我将一步一步回答关于[datax sqlserver insertorreplacetemplate]的一系列问题，帮助您更好地理解和应用这一工具。
第一步：安装和配置DataX首先，您需要安装和配置DataX 工具。
您可以在DataX 的官方网站上找到最新的安装包和文档。
根据文档的指引，进行安装和配置，确保能够正常运行。
第二步：编写DataX 作业配置文件接下来，您需要编写DataX 的作业配置文件，用于描述数据源和目标数据库的连接信息、表结构和数据映射关系等。
在作业配置文件中，您需要指定使用sqlserver 连接池和insertorreplacetemplate 来实现数据的插入或替换。
首先，您需要在配置文件中指定数据源和目标数据库的连接信息，如服务器地址、端口号、用户名、密码等。
同时，您还需要指定要操作的表名和字段信息。
然后，您需要定义数据源和目标数据库之间的字段映射关系。