DataX Web

1.DataX Web是什么

　　DataX web是在DataX的基础上开发的分布式的数据同步工具，方便DataX的用户在网页上通过点击和配置就能完成DataX任务的配置和执行等动作。同时，DataX web是基于xxl-job进行二次开发的DataX任务管理后台，天生支持任务定时调度、日志查看等功能，能帮助用户更好地管理DataX任务。

因此，在学习使用DataX web之前，至少要了解过DataX和xxl-job，才能继续下去。

2.为什么要使用DataX Web

　　DataX才是异构数据源进行数据同步的核心关键，DataX web只是为使用DataX提供了便利，因此DataX web的使用并不是必须的，但是作为一个追求高效率和简化工作的工程师，好的工具必然不会放过。那么DataX web有哪些好处呢？

提供简单易用的操作界面，降低用户使用DataX的学习成本；
缩短任务配置时间，避免配置过程中出错；
可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源；
RDBMS数据源可批量创建数据同步任务；
支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能；
集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据；
任务"执行器"支持集群部署，支持执行器多节点路由策略选择，支持超时控制、失败重试、失败告警、任务依赖；
支持对执行器CPU、内存、负载的监控等等；

DataX web是如何工作的呢？

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　DataX web架构图

可以看到，整体的架构和xxl-job基本类似，调度中心进行任务的触发和调度，同时监控各个执行器的执行，汇总任务的执行过程和结果。

3.DataX Web 能做什么？

通过Web构建DataX Json；
2、DataX Json保存在数据库中，方便任务的迁移，管理；
3、Web实时查看抽取日志，类似Jenkins的日志控制台输出功能；
4、DataX运行记录展示，可页面操作停止DataX作业；
5、支持DataX定时任务，支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；
6、调度采用中心式设计，支持集群部署；
7、任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署；
8、执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行；
9、路由策略：执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等；
10、阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度；
11、任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
12、任务失败重试：支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试；
13、任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预留扩展接口，可方便的扩展短信、钉钉等告警方式；
14、用户管理：支持在线管理系统用户，存在管理员、普通用户两种角色；
15、任务依赖：支持配置子任务依赖，当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔；
16、运行报表：支持实时查看运行数据，以及调度报表，如调度日期分布图，调度成功分布图等；
17、指定增量字段，配置定时任务自动获取每次的数据区间，任务失败重试，保证数据安全；
18、页面可配置DataX启动JVM参数；
19、数据源配置成功后添加手动测试功能；
20、可以对常用任务进行配置模板，在构建完JSON之后可选择关联模板创建任务；
21、jdbc添加hive数据源支持，可在构建JSON页面选择数据源生成column信息并简化配置；
22、优先通过环境变量获取DataX文件目录，集群部署时不用指定JSON及日志目录；
23、通过动态参数配置指定hive分区，也可以配合增量实现增量数据动态插入分区；
24、任务类型由原来DataX任务扩展到Shell任务、Python任务、PowerShell任务；
25、添加HBase数据源支持，JSON构建可通过HBase数据源获取hbaseConfig，column；
26、添加MongoDB数据源支持，用户仅需要选择collectionName即可完成json构建；
27、添加执行器CPU、内存、负载的监控页面；
28、添加24类插件DataX JSON配置样例
29、公共字段（创建时间，创建人，修改时间，修改者）插入或更新时自动填充
30、对swagger接口进行token验证
31、任务增加超时时间，对超时任务kill datax进程，可配合重试策略避免网络问题导致的datax卡死。
32、添加项目管理模块，可对任务分类管理；
33、对RDBMS数据源增加批量任务创建功能，选择数据源，表即可根据模板批量生成DataX同步任务；
34、JSON构建增加ClickHouse数据源支持；
35、执行器CPU.内存.负载的监控页面图形化；
36、RDBMS数据源增量抽取增加主键自增方式并优化页面参数配置；
37、更换MongoDB数据源连接方式,重构HBase数据源JSON构建模块；
38、脚本类型任务增加停止功能；
39、rdbms json构建增加postSql，并支持构建多个preSql，postSql；
40、数据源信息加密算法修改及代码优化；
41、日志页面增加DataX执行结果统计数据；

4.安装

参考地址：https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/blob/master/doc/datax-web/datax-web-deploy.md

源码地址：https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web

1）下载官方提供的版本tar版本包

下载地址：https://pan.baidu.com/s/13yoqhGpD00I82K4lOYtQhg 提取码：cpsk

2）编译打包（官方提供的tar包跳过）

直接从Git上面获得源代码，在项目的根目录下执行如下命令

mvn clean install

执行成功后将会在工程的build目录下生成安装包

build/datax-web-{VERSION}.tar.gz

上传服务器（Linux）

4）解压安装包

tar -zxvf datax-web-{VERSION}.tar.gz

以上命令是将解压后的文件复制到opt/module目录下，如不需要此操作，可直接解压到本目录。

5）执行一键安装脚本

进入解压后的目录，找到bin目录下面的install.sh文件，如果选择交互式的安装，则直接执行

./bin/install.sh

在交互模式下，对各个模块的package压缩包的解压以及configure配置脚本的调用，都会请求用户确认,可根据提示查看是否安装成功，如果没有安装成功，可以重复尝试；如果不想使用交互模式，跳过确认过程，则执行以下命令安装

./bin/install.sh --force

本人才用的是交互式的安装方式。

查看数据库

按照提示输入数据库地址，端口号，用户名，密码以及数据库名称，大部分情况下即可快速完成初始化。如果服务上并没有安装mysql命令，则可以取用目录下/bin/db/datax-web.sql脚本去手动执行，完成后修改相关配置文件.

vi ./modules/datax-admin/conf/bootstrap.properties

在项目目录下/modules/datax-execute/bin/env.properties 指定PYTHON_PATH的路径

vi ./modules/{module_name}/bin/env.properties

### 执行datax的python脚本地址
PYTHON_PATH=

### 保持和datax-admin服务的端口一致；默认是9527，如果没改datax-admin的端口，可以忽略
DATAX_ADMIN_PORT=

如果遇到不让写就利用 :w! 命令强制写。

6）启动服务

./bin/start-all.sh

如果运行提示JAVA_HOME找不到就配置一下 etc/profile中的JAVA_HOME，JRE_HOME。

参考：https://blog.csdn.net/qq_38623939/article/details/110946321

如果运行中提示JPS：未找到，则参考：https://blog.csdn.net/prxhlirr/article/details/126704994

在浏览器输入ip：9527/index

默认账户：admin 密码：123456

5.DataX-web使用

参考地址：https://gitee.com/sanerzone/datax-web/

5.1 创建数据源

填写完信息，点击测试。

注意：jdbc url最好还是按照spring boot中yml中写法，要不有时候会失败。这里涉及到时区的问题！！

在创建一个mongodb的数据源

注意：在创建数据源之前最好是把数据表或集合都创建好，如果是集合中的字段也最好创建完，要不再后续的任务构建中会找不到，如果找不到就重新编辑一下数据源，不是实时根据数据源变化的。

5.2 新建项目管理

5.3 新建datax任务模板

5.4 任务构建

点击“构建”，选择模板。

5.5 任务管理

选择任务，然后执行调度任务。

例如：选择ID =7的任务的操作。

将状态改为“启动”，执行一次，查看日志，如提示：执行器地址为空，则说明，执行器注册失败。

//将所有服务停止

./stop-all.sh

//首先启动datax-admin

./start.sh -m datax-admin

//过一会再启动datax-executor

./start.sh -m datax-executor

重新登录，重新执行一次。

如果报错：

参考地址：https://blog.csdn.net/chrisy521/article/details/122033748

则需要修改文件datax/conf/core.json

{
    "entry": {
        "jvm": "-Xms1G -Xmx1G",
        "environment": {}
    },
    "common": {
        "column": {
            "datetimeFormat": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
            "timeFormat": "HH:mm:ss",
            "dateFormat": "yyyy-MM-dd",
            "extraFormats":["yyyyMMdd"],
            "timeZone": "GMT+8",
            "encoding": "utf-8"
        }
    },
    "core": {
        "dataXServer": {
            "address": "http://localhost:7001/api",
            "timeout": 10000,
            "reportDataxLog": false,
            "reportPerfLog": false
        },
        "transport": {
            "channel": {
                "class": "com.alibaba.datax.core.transport.channel.memory.MemoryChannel",
                "speed": {
                    "byte": 2000000,
                    "record": -1
                },
                "flowControlInterval": 20,
                "capacity": 512,
                "byteCapacity": 67108864
            },
            "exchanger": {
                "class": "com.alibaba.datax.core.plugin.BufferedRecordExchanger",
                "bufferSize": 32
            }
        },
        "container": {
            "job": {
                "reportInterval": 10000
            },
            "taskGroup": {
                "channel": 5
            },
            "trace": {
                "enable": "false"
            }

        },
        "statistics": {
            "collector": {
                "plugin": {
                    "taskClass": "com.alibaba.datax.core.statistics.plugin.task.StdoutPluginCollector",
                    "maxDirtyNumber": 10
                }
            }
        }
    }
}

修改core -> transport -> channel -> speed -> "byte": 2000000，将单个channel的大小改为2MB即可。

posted @ 2023-03-15 16:53 创客未来阅读(1933) 评论(0) 编辑收藏举报

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