使用python3运行 datax

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 ]

datax python3.7 如何使用

DataX是一个开源的数据同步工具，它支持多种数据源之间的高效数据传输。在Python 3.7环境下使用DataX，首先你需要安装DataX的Python客户端库。你可以通过pip来进行安装：

pip install datax-sdk

然后，你可以使用`datadog_ddl`模块来配置数据转换任务，并通过命令行运行任务。下面是一个基本的使用示例：

from datadog_ddl import DataX

# 创建DataX实例
dx = DataX()

# 配置任务
task_config = {
    "job": {
        "name": "example_job",
        "description": "Example job using Python3.7",
        "settings": {
            # 数据源和目标配置
            "source": {
                "type": "mysql",
                "username": "your_username",
                "password": "your_password",
                "host": "localhost",
                "port": 3306,
                "db_name": "source_db"
            },
            "sink": {
                "type": "hdfs",
                "hdfs_url": "hdfs://namenode:9000",
                "path": "/output/path"
            }
        },
        "tasks": [
            {
                "reader": {"fieldDelimiter": ","},
                "writer": {"format": "csv"}
            }
        ]
    }
}

# 运行任务
dx.run(task_config)

记得替换上述代码中的数据库用户名、密码、主机名等为你实际的连接信息。