原文链接：http://www.520mwx.com/view/90469 45亿数据迁移记录 背景 数据库数据量日益增加，逐渐开始显得很是臃肿，日常查询统计的时候，仅仅是count(1) 查询下总数，耗费的时间也在500s左右，而且之前的orcle数据库，前期建立的时候，也未考虑太多，未进行索引，分表，等优化。后面鉴于种种考虑，以
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。 1. mysql2mysql.json { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 1 } },
开始(以mysql为例) 从 https://github.com/alibaba/DataX 下载源码，通过idea阅读。 Datx根目录下core包包含了整个执行框架， 其中com.alibaba.datax.core.Engine是整个Java任务的入口， core/src/main/bin/datax.py是服务端打包后执行的入口。 datax.py片段 ENGINE_COMMAND
接着上一节…… 做好了切分工作，下一步当然就是对对应的各个任务进行任务托管和监控：schedule，post，postHandle，invokeHooks。 schedule首先完成的工作是把上一步reader和writer split的结果整合到具体的taskGroupContainer中。 int channelsPerTaskGroup = this.configuration.getIn
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
阿里云>云栖社区>主题地图>D>datax数据库同步
前言：如果是第一次安装使用datax，或您服务器Mysql版本是 <= 5.7的，请先参考我之前的随笔：https://www.cnblogs.com/zifan/p/9194793.html。 背景：Mysql从5.6升级到8.0.19之后，发现原先正常跑的datax出错了。 先来看下我的报错信息：（看不清请放大网页） 1 2020-03-18 10:00:1
我linux上的mysql是8.0版本的，但是datax中的JDBC是5.1版本因此出错，进入datax的pulgin文件夹中把writer和reader文件加下的mysql对应的文件下的libs中换成8.0版本的JDBC，原先的JDBC直接删除就可以。
datax下载地址，链接: https://pan.baidu.com/s/1VoF8kvhMtK1psdKhPJl-Zg 提取码: srmu 下载后直接解压后可用，前提是对应的 java 及 python 环境满足要求。其中对应的JavaJDK版本推荐1.8，Python推荐Python2.6.X 由于我本地 python 为 3.7.0 ，所以把 /datax/bin 目录下的三个py文件修改
github官方文档和项目：https://github.com/alibaba/DataX 下载后在windows环境下是可以直接用python编译执行的，但从github上下载的版本只支持python2.x版本，而现在python3.x正流行，这给我们带来不少麻烦。 在查找资料后我找到了解决办法： datax 支持Python3需要修改替
一、安装datax 下载地址：http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz 将其解压即可。 二、测试安装是否成功 5，使用datax 首先我们需要自定义好的json文件（从网上获取的，内容如下），命名
大数据同步技术datax安装链接https://github.com/alibaba/DataX 配置 python2，jdk1.8 第一步命令查看配置模板： cd D:\DataX\datax\bin d: python2 datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter json模板 { "job": { "setting": {
csv到csv 1 { 2 "setting": {}, 3 "job": { 4 "setting": { 5 "speed": { 6 "channel": 2 7 } 8 }, 9 "content": [ 10
如果出现不能连接MYSQL时，可以从以下三点考虑 1，不要用local host！！！！！千万不要用，要用127.0.0.1就可以了 2，换mysql-connector包 换掉 datax->plugins->reader->mysqlreader->libs->mysql-connector-5...的jar包换成8.0的版本 datax->plugins->write->mysqlwriter->libs->coonector-5...的
:: 执行 dataX 数据同步命令 @echo off set day_interval=7@echo =========开始执行dataX数据同步========= @echo 时间周期为最近%day_interval%天......set CURRENT_DATE_TIME=%date:~0,4%-%date:~5,2%-%date:~8,2% echo %CURRENT_DATE_TIME% echo %date% cd /d G:\Data
ETL 之初识 Datax datax实战
一、概述 1.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、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。 开源地址：https://github.c
一、前置条件 Linux JDK(1.8以上，推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) 如何查看各条件是否满足？ linux查看版本： cat /etc/issue cat /etc/redhat-release JDK查看版本：（通常需要自己安装，安装参考linux随笔：https
一个比Sqoop好用的数据传输工具 下载maven的时候，加一个 -P让下载的压缩包到指定目录 而要让档案自动储存到指令的目录下，则需要借用-P这个参数wget -p 目录 网址wget -P /root/download 网址 解压的时候： 其中用到了tar这个命令，发现在Qt中的file取得路径之后，获得的都是绝对路径，这
【dataX】阿里开源ETL工具——dataX简单上手 一、概述 1.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、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数
记一次项目打包过程 准备基础环境文件 基于CentOS7 Python 2.6.X (本文准备了 2.6.1) Java1.8 Datax 3.0 Dokcer ==java,python 版本最好一致，其他版本没有测试== 准备项目文件 下面是我的目录，自行替换 datax解压放在 /home/www/datax dotnet项目放在 /home/www/dataxWeb 创
阿里开源数据同步工具--DataX 是啥？： 是异构数据源离线同步工具 能干啥？： 能够将MySQL sqlServer Oracle Hive HBase FTP 之间进行稳定高效的数据同步。 设计思路： 网状连接-》 星型连接 看图： 目前支持哪些数据同步？： 核心架构： 推荐使用python
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。 DataSimba采集平台属于DataSimba的数据计算及服务平台的一部分， 负责数据的导入， 从而支持上层的数据处理。 DataSimba的定位是面向企业私有化部署，决定了采集平台面临
解决问题？ DataX简介？ DataX使用？ DataX配置文件？ 1. DataX简介？ 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、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能
