datax spliter

DataX Splitter是DataX中的一个作业分片器，用于将一个大的数据作业拆分为多个小的数据作业，并行地执行这些小的数据作业。它可以根据数据源的不同而采用不同的拆分策略，比如按照数据表的主键值进行拆分、按照时间范围进行拆分等。通过使用DataX Splitter，可以提高数据作业的执行效率，缩短数据导入导出的时间。

相关问题

datax：如何使用datax

datax是一个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。使用datax，需要按照以下步骤进行：

1. 下载datax，可以在官网 https://github.com/alibaba/DataX/releases 下载最新版本。

2. 编写job配置文件，指定源数据和目标数据的连接信息、数据表、字段映射等信息。

3. 运行datax，执行以下命令：python {datax_home}/bin/datax.py {job_file_path}。

4. 查看同步结果，可以在控制台输出或者指定输出文件查看同步结果。

需要注意的是，datax支持的数据源类型非常丰富，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop、FTP等，具体使用方法需要根据不同的数据源类型进行调整。

datax speed

DataX的速度限制可以通过配置文件中的参数进行设置。在core.json文件中的speed方法中，可以通过记录数和字节数来限制DataX的速度。这些配置参数在CoreConstant类中定义。可以通过在IDEA中使用Find Usages功能来查看这些参数在哪些地方被调用。此外，在Channel类中也实现了限速功能。具体的限速实现可以在Channel类的代码中找到。关键的优化参数包括：job.setting.speed.channel（总并发数）、job.setting.speed.record（总记录限速）、job.setting.speed.byte（总字节限速）、core.transport.channel.speed.record（单个通道的记录限速，默认值为10000条/秒）、core.transport.channel.speed.byte（单个通道的字节限速，默认值为1024*1024字节/秒）。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [DataX教程（09）- DataX是如何做到限速的？](https://blog.csdn.net/qq_20042935/article/details/122988002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [DataX优化](https://blog.csdn.net/qq_36593748/article/details/122441642)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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