DATAX Linux安装教程:环境配置与开发实战

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本文档详细介绍了在Linux系统环境下安装和开发DATAX的过程。DATAX是一款由阿里巴巴开源的大规模数据迁移工具,主要用于Hadoop HDFS、MySQL等数据源之间的数据迁移。以下是主要内容的详细解读: 1. **DATAX安装步骤**: - **源码下载**: DATAX的源代码可以从其官方SVN仓库获取,地址为http://code.taobao.org/svn/datax/trunk。开发者可以直接从这里获取最新版本的代码进行开发。 2. **安装前的环境配置**: - **Java和Python环境**: DATAX主要使用Java和Python进行开发,因此确保安装机器上已安装Java 1.6及以上版本和Python 2.6或更高版本。可以通过命令行工具如`java -version`和`python --version`来检查。 - **Ant和Makefile支持**: DATAX使用ant+makefile进行编译和打包,所以需要确认系统中已安装ant和g++/gcc。可以通过`ant -version`和`gcc --version`来验证。 3. **Python和GCC的安装**: - **GCC安装**: 在Linux系统中,推荐通过yum包管理器安装GCC,命令是`yum install gcc`。确保网络连接畅通。 - **Python 2.7.3安装**: - 由于默认预装的Python版本可能过旧,推荐安装新版本Python 2.7.3。首先,访问Python官方网站下载源代码(http://www.python.org/download/),然后使用`tar-xzf Python-2.7.3.tgz`解压。接着切换到解压后的目录,运行`./configure`进行编译设置,生成Makefile。最后,执行`make`编译并安装,通过`make install`将可执行文件放入系统路径,便于所有用户使用。 总结,本文提供了一套完整的DATAX在Linux系统下的安装指南,包括源代码获取、依赖工具检查和安装,以及针对Python和GCC的特定配置步骤。这对于任何想要在Linux环境中使用DATAX进行大数据迁移的开发者来说,都是非常实用的参考资料。同时,文中还强调了环境兼容性,确保了开发过程的顺利进行。
2019-07-19 上传
一. DataX3.0 概览  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。  设计理念  为了解决异构数据源同步问题,DataX 将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX 作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候,只需要将此数据源对接到 DataX,便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。  当前使用现状  DataX 在阿里巴巴集团内被广泛使用,承担了所有大数据的离线同步业务,并已持续稳定运行了 6 年之久。目前每天完成同步 8w 多道作业,每日传输数据量超过 300TB。  此前已经开源 DataX1.0 版本,此次介绍为阿里巴巴开源全新版本 DataX3.0,有了更多更强大的功能和更好的使用体验。Github 主页地址:https://github.com/alibaba/DataX。  二、DataX3.0 框架设计  DataX 本身作为离线数据同步框架,采用 Framework plugin 架构构建。将数据源读取和写入抽象成为 Reader/Writer 插件,纳入到整个同步框架中。  Reader:Reader 为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给 Framework。  Writer: Writer 为数据写入模块,负责不断向 Framework 取数据,并将数据写入到目的端。  Framework:Framework 用于连接 reader 和 writer,作为两者的数据传输通道,并处理缓冲,流控,并发,数据转换等核心技术问题。  三. DataX3.0 插件体系  经过几年积累,DataX 目前已经有了比较全面的插件体系,主流的 RDBMS 数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。DataX 目前支持数据如下:  DataX Framework 提供了简单的接口与插件交互,提供简单的插件接入机制,只需要任意加上一种插件,就能无缝对接其他数据源。详情请看:DataX 数据源指南  四、DataX3.0 核心架构  DataX 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行,本小节按一个 DataX 作业生命周期的时序图,从整体架构设计非常简要说明 DataX 各个模块相互关系。  核心模块介绍:  DataX 完成单个数据同步的作业,我们称之为 Job,DataX 接受到一个 Job 之后,将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job 模块是单个作业的中枢管理节点,承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子 Task)、TaskGroup 管理等功能。  DataXJob 启动后,会根据不同的源端切分策略,将 Job 切分成多个小的 Task (子任务),以便于并发执行。Task 便是 DataX 作业的最小单元,每一个 Task 都会负责一部分数据的同步工作。  切分多个 Task 之后,DataX Job 会调用 Scheduler 模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的 Task 重新组合,组装成 TaskGroup (任务组)。每一个 TaskGroup 负责以一定的并发运行完毕分配好的所有 Task,默认单个任务组的并发数量为5。  每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动,Task 启动后,会固定启动 Reader>Channel>Writer 的线程来完成任务。 标签:数据同步