DataX知识点总结
DataX简介
DataX 是阿里巴巴开源的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。
DataX架构原理
DataX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。
DataX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。
DataX运行流程
DataX调度决策思路
举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了总的并发度为20，目的是对一个有100张分表的mysql数据源进行同步。DataX的调度决策思路是：
1）DataX Job根据分库分表切分策略，将同步工作分成100个Task。
2）根据配置的总的并发度20，以及每个Task Group的并发度5，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
3）4个TaskGroup平分100个Task，每一个TaskGroup负责运行25个Task。
DataX与Sqoop对比
DataX使用
任务提交
python bin/datax.py path/to/your/job.json
（使用DataX向HDFS同步数据时，需确保目标路径已存在）
查看DataX配置文件模板
python bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter
同步MySQL到HDFS
Reader参数说明
Writer参数说明
HFDS Writer并未提供nullFormat参数：也就是用户并不能自定义null值写到HFDS文件中的存储格式。默认情况下，HFDS Writer会将null值存储为空字符串（''），而Hive默认的null值存储格式为\N。所以后期将DataX同步的文件导入Hive表就会出现问题。
解决该问题的方案有两个：
一是修改DataX HDFS Writer的源码，增加自定义null值存储格式的逻辑
二是在Hive中建表时指定null值存储格式为空字符串（''）
Setting参数说明
DataX传参
通常情况下，离线数据同步任务需要每日定时重复执行，故HDFS上的目标路径通常会包含一层日期，以对每日同步的数据加以区分，也就是说每日同步数据的目标路径不是固定不变的，因此DataX配置文件中HDFS Writer的path参数的值应该是动态的。为实现这一效果，就需要使用DataX传参的功能。
DataX传参的用法如下，在JSON配置文件中使用${param}引用参数，在提交任务时使用-p"-Dparam=value"传入参数值，具体示例如下。
同步HDFS到MySQL
Reader参数说明
Writer参数说明
DataX优化
速度控制
DataX3.0提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制你的作业速度，让你的作业在数据库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。
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参数 |
说明 |
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job.setting.speed.channel |
总并发数 |
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job.setting.speed.record |
总record限速 |
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job.setting.speed.byte |
总byte限速 |
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core.transport.channel.speed.record |
单个channel的record限速，默认值为10000（10000条/s） |
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core.transport.channel.speed.byte |
单个channel的byte限速，默认值1024*1024（1M/s） |
注意事项：
1.若配置了总record限速，则必须配置单个channel的record限速
2.若配置了总byte限速，则必须配置单个channe的byte限速
3.若配置了总record限速和总byte限速，channel并发数参数就会失效。因为配置了总record限速和总byte限速之后，实际channel并发数是通过计算得到的：
计算公式为:
min(总byte限速/单个channle的byte限速，总record限速/单个channel的record限速)
内存调整
当提升DataX Job内Channel并发数时，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer，为了防止OOM等错误，需调大JVM的堆内存。
建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整。
调整JVM xms xmx参数的两种方式：一种是直接更改datax.py脚本；另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：
python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" /path/to/your/job.json
