欢迎访问欧博网址!

伊春四中贴吧:数据源治理 | 基于DataX组件,同步数据和源码剖析

admin4周前5

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,致力于实现包罗关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等种种异构数据源之间稳固高效的数据同步功效。解决异构数据源同步问题,DataX将庞大的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中心传输载体卖力毗邻种种数据源。当需要接入一个新的数据源的时刻,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,为了处置差别种类的营业,使用差别的数据库系统存储数据。

2、组件结构

DataX自己作为离线数据同步框架,接纳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,卖力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,卖力不停向Framework取数据,并将数据写入到目的端。

  • Framework

Framework用于毗邻reader和writer,作为两者的数据传输通道,并处置缓冲,流控,并发,数据转换等焦点技术问题。

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,将启动一个历程来完成整个作业同步历程。Job模块是单个作业的中枢治理节点,负担了数据清算、子义务切分(将单一作业盘算转化为多个子Task)、TaskGroup治理等功效。

  • Split

DataXJob启动后,会凭据差别的源端切分计谋,将Job切分成多个小的Task(子义务),以便于并发执行。Task即是DataX作业的最小单元,每一个Task都市卖力一部分数据的同步事情。

  • Scheduler

切分多个Task之后,Job会挪用Scheduler模块,凭据设置的并发数据量,将拆分成的Task重新组合,组装成TaskGroup(义务组)。

  • TaskGroup

每一个TaskGroup卖力以一定的并发运行完毕分配好的所有Task,默认单个义务组的并发数目为5。每一个Task都由TaskGroup卖力启动,Task启动后,会牢固启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成义务同步事情。DataX作业运行起来之后,Job监控并守候多个TaskGroup模块义务完成,守候所有TaskGroup义务完成后Job乐成退出。否则,异常退出,历程退出值非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.tgz

2、安装Python

# yum install gcc openssl-devel bzip2-devel
[root@ctvm01 Python-2.7.15]# ./configure --enable-optimizations
# make altinstall
# python -V

3、DataX安装

# pwd
/opt/module
# ll
datax
# cd /opt/module/datax/bin
-- 测试环境是否准确
# python datax.py /opt/module/datax/job/job.json

三、同步义务

1、同步表建立

-- 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、编写义务剧本

[root@ctvm01 job]# pwd
/opt/module/datax/job
[root@ctvm01 job]# vim postgresql_job.json

3、剧本内容

{
    "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、执行剧本

# /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/postgresql_job.json

5、执行日志

2020-04-23 18:25:33.404 [job-0] INFO  JobContainer - 
义务启动时刻                    : 2020-04-23 18:25:22
义务竣事时刻                    : 2020-04-23 18:25:33
义务总计耗时                    :                 10s
义务平均流量                    :                1B/s
纪录写入速率                    :              0rec/s
读出纪录总数                    :                   2
读写失败总数                    :                   0

四、源码流程剖析

注重:这里源码只贴出焦点流程,若是要看完整源码,可以自行从Git上下载。

1、读取数据

焦点入口:PostgresqlReader

启动读义务

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);
    }
}

读取义务启动之后,执行读取数据操作。

焦点类: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();
        // 数据传输至交流区
        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

焦点接口:RecordSender(发送)

public interface RecordSender {
	public Record createRecord();
	public void sendToWriter(Record record);
	public void flush();
	public void terminate();
	public void shutdown();
}

焦点接口:RecordReceiver(吸收)

public interface RecordReceiver {
	public Record getFromReader();
	public void shutdown();
}

焦点类:BufferedRecordExchanger

class BufferedRecordExchanger implements RecordSender, RecordReceiver

3、写入数据

焦点入口:PostgresqlWriter

启动写义务

public static class Task extends Writer.Task {
	public void startWrite(RecordReceiver recordReceiver) {
		this.commonRdbmsWriterSlave.startWrite(recordReceiver, this.writerSliceConfig, super.getTaskPluginCollector());
	}
}

写数据义务启动之后,执行数据写入操作。

焦点类: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

伊春四中贴吧:数据源治理 | 基于DataX组件,同步数据和源码剖析 第1张

推荐系列阅读

序号 题目
A01 数据源治理:主从库动态路由,AOP模式读写星散
A02 数据源治理:基于JDBC模式,适配和治理动态数据源
A03 数据源治理:动态权限校验,表结构和数据迁徙流程
A04 数据源治理:关系型分库分表,列式库分布式盘算
A05 数据源治理:PostGreSQL环境整合,JSON类型应用
C01 架构基础:单服务.集群.分布式,基本区别和联系
C02 架构设计:分布式营业系统中,全局ID天生计谋
,

阳光在线

阳光在线www.baolonglxg.com(原诚信在线)现已开放阳光在线手机版下载。阳光在线游戏公平、公开、公正,用实力赢取信誉。

上一篇 下一篇

猜你喜欢

最新文章
热门文章
热评文章
随机文章
热门标签