datax python3.7 使用例子

DataX是一个开源的数据同步工具，主要用于在Hadoop、Hive等大数据集群之间以及云数据源之间的高效数据迁移。在Python 3.7环境下使用DataX，你可以通过安装`datax-sdk`库并创建配置文件来执行任务。下面是一个简单的例子：

首先，你需要安装DataX的Python客户端库：

pip install apache-datax-sdk

然后，创建一个DataX配置文件（如`job.yaml`），示例如下：

pipeline:
  - name: example-pipeline
    tasks:
      - task:
          type: mysql-source
          config:
            url: "jdbc:mysql://localhost:3306/source_db"
            username: "source_user"
            password: "source_password"
            table: "your_table"

      - task:
          type: hdfs-dst
          config:
            address: "hdfs://namenode:9000"
            path: "/dest/path"
        
        # 连接两个任务
        stream:
          content: true

options:
  parallelism: 2  # 并行度设置，这里设为2，可以同时处理两个任务

最后，使用Python脚本启动DataX执行这个任务：

from datax import Job

# 加载配置文件
job = Job('job.yaml')

# 启动数据同步
job.run()

在这个例子中，我们从MySQL数据库读取数据到HDFS目录。