使用python3运行 datax
时间: 2023-05-16 08:07:40 浏览: 73
可以使用以下命令来运行 datax:
```
python3 datax.py job.json
```
其中,job.json 是你的数据同步任务配置文件。你需要先创建一个 job.json 文件,并在其中配置你的数据源和目标数据源信息,然后再运行上述命令来启动数据同步任务。
相关问题
兼容python3的datax
兼容Python 3的DataX是通过对源代码进行修改来实现的。在Python 3环境下运行DataX,您需要将bin目录下的三个py文件替换为适用于Python 3的版本。
根据官方文档,可以通过替换datax.py文件中的print语法来实现兼容Python 3。具体方法是在print语句中加上括号。此外,其他的py文件不需要进行修改。
另外,如果您想继续使用Python 2.7,在CentOS 8中默认安装的是Python 3版本,您可以尝试安装Python 2.7版本。安装Python 2.7可能会遇到一些问题,可以参考类似问题的解决方案。
总之,要兼容Python 3的DataX,您可以选择替换bin目录下的三个py文件,或者安装Python 2.7版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [DataX_Python3.zip](https://download.csdn.net/download/dxy1239310216/11830136)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python 2.7.x 和 3.x 版本的重要区别](https://blog.csdn.net/muzilanlan/article/details/45645025)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [部署centos8及安装python2.7(dolphinscheduler1.2.1执行datax报python2.7不存在)](https://blog.csdn.net/qq_36434219/article/details/124055689)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
python脚本实现datax增量抽数
要实现DataX的增量抽数,可以编写一个Python脚本来完成。
首先,你可以使用DataX提供的Reader插件来读取增量数据源。DataX已经实现了一些主流的数据源插件,比如MySQL、Oracle、SQLServer等,你可以选择适合你的数据源。
然后,你需要在你的Python脚本中编写逻辑来根据增量字段进行数据抽取。可以使用create_time和update_time字段来取增量数据。你可以通过查询数据库中的最新的create_time和update_time值,然后将这些值作为参数传递给DataX的Reader插件,以仅读取大于这些时间戳的数据。
在你的Python脚本中,你还可以设置定时任务来定期运行,以保证增量数据的持续抽取和同步。
最后,你需要将你的Python脚本与DataX进行集成。你可以在脚本中调用DataX的命令行接口,然后传递参数来执行数据抽取任务。可以使用subprocess模块来调用DataX的命令行工具。
请注意,以上是一种实现增量抽数的方法,具体的实现方式可能因为数据源和需求的不同而有所差异。你需要根据你的具体情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [服务器部署datax+使用Python脚本导数+项目数据](https://blog.csdn.net/qq_43476430/article/details/124121809)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]