DataX
当前话题为您枚举了最新的 DataX。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Datax MongodbReader 改进版
修复了 MongoDB 文档字段不一致导致同步至 Hive 错列的问题。
MongoDB
3
2024-04-30
DataX深度解析HiveReader组件
DataX是阿里巴巴开源的一款高效数据同步工具,支持多数据源间的离线数据迁移。其中,HiveReader作为重要组件,专注于从Hive数据仓库中读取数据,并支持复杂表结构和灵活的查询条件。详细探讨HiveReader的工作原理、配置方式及优化策略,帮助读者理解如何使用该组件实现数据同步任务。
Hive
3
2024-07-16
datax的clickhouse写入JAR包,验证datax-web兼容性正常
datax的clickhouse写入JAR包,经实测在datax-web环境下能够正常使用,无报错。包含以下文件:(1)clickhousewriter-0.0.1-SNAPSHOT.jar (2)libs (3)plugin_job_template.json (4)plugin.json,将这些文件直接拖放至/usr/local/datax/plugin/writer目录即可。
Hadoop
2
2024-07-13
datax JSON范例 - 简单入门指南
datax的JSON示例是一份简单的入门指南,特别适合新手理解。这里提供了一些解释,有助于初学者快速上手。
MySQL
1
2024-07-29
DataX 增强:支持 PostgreSQL 数组类型数据同步
DataX 现已支持 PostgreSQL 数据库中数组类型数据的同步,提升了数据迁移和集成的效率。
PostgreSQL
4
2024-05-16
DataX Shell脚本迁移数据流程
创建要迁移表的文件,文件和脚本在同一级目录,名称为: transfer.txt
文件格式为:表名+列名+开始时间+结束时间(以+隔开)
迁移数据
记录迁移信息到目的库
MySQL
0
2024-11-03
DataX3.0部署与验证详解
DataX3.0是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,专注于离线数据同步。它支持多种数据源如MySQL、Oracle、HDFS,通过强大的Reader和Writer插件体系实现高效数据同步。DataX3.0架构基于Framework + plugin模型,核心模块包括Reader负责数据读取,Writer负责数据写入,Framework作为数据传输桥梁,管理并发和数据转换。作业由Job管理,Task负责数据同步,TaskGroup处理并发执行。DataX3.0优势包括数据质量监控、实时状态监控、脏数据处理和高扩展性。
统计分析
2
2024-07-16
数据传输工具DataX详解与实践
DataX是阿里巴巴开源的一款高效、稳定、强大的大数据同步工具,用于在不同数据存储之间进行数据迁移和同步任务。它支持多种数据源,包括关系型数据库(RDBMS)、非关系型数据库(NoSQL)、Hadoop生态中的HDFS和HBase,以及云服务的数据存储。DataX的设计理念是“一切皆为数据源”,提供简单易用的API接口,方便开发者快速接入新的数据源。DataX采用中心调度系统和插件化数据源的架构,具有良好的扩展性和容错性,适合处理大规模数据同步任务。开发DataX插件涉及Reader和Writer两个核心类,分别对应数据源的读取和写入操作。FRPC是一款轻量级的内网穿透工具,由Golang编写,能帮助外部服务访问内网中的服务,无需公网IP,降低运维成本。FRPC采用客户端/服务器端模型,通过配置规则,将内网服务映射到外网,实现远程访问。钉钉SDK是钉钉提供的官方开发包,可用于构建与钉钉应用的交互功能,如发送消息、创建群聊、审批流程。通过DingTalk SDK中的webhook功能,开发者可以实现监控告警场景,自动发送告警通知到指定的钉钉群。
统计分析
0
2024-08-10
DataX Python3兼容补丁及Windows版安装方法
为了确保DataX在Python 3.7.0环境下正常运行,需替换datax/bin目录下的三个Python文件,以符合Python 3语法要求。下载替换这些文件后,可以避免执行时的错误报告。
MySQL
0
2024-08-11
深入探讨DataX Web 2.1.2高效ETL工具全解析
DataX Web 2.1.2:大数据ETL利器详解
在数据驱动的现代商业环境中,高效的数据处理和传输是企业竞争力的重要组成部分。DataX Web 2.1.2专注于大数据处理,具备强大的ETL(数据抽取、转换和加载)能力,能够为企业提供可靠的数据集成支持。将详细介绍其功能、特点及实际应用流程。
一、DataX Web简介
DataX Web是由阿里云开源的数据同步框架,该工具强大且灵活。最新的2.1.2版本引入了多项改进和优化,为用户提供更流畅的Web化操作体验。它支持关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop生态系统等多种数据源,轻松满足不同数据集成需求。
二、ETL过程详解
数据抽取(Extract):DataX Web可以从多种数据源(如MySQL、Oracle、HDFS、HBase等)中根据设定的规则抽取数据,用户通过配置界面轻松设定抽取条件(如时间、表名、字段等)。
数据转换(Transform):支持在迁移前对原始数据进行清洗和格式转换,并允许通过自定义插件实现复杂的转换逻辑,以保证数据符合目标系统需求。
数据加载(Load):将抽取并转换的数据批量写入目标存储系统(如数据库、数据仓库等),保障效率和稳定性,避免对生产环境的影响。
三、DataX Web的特点与优势
易用性:通过Web界面可图形化配置任务,用户无需编写代码,使用门槛低。
高性能:支持多线程并行处理,最大化硬件资源利用率,提升同步速度。
高可靠性:具备断点续传和错误重试机制,确保数据完整性。
监控与告警:支持实时监控和异常告警功能,帮助运维快速解决问题。
扩展性强:开放插件接口,便于用户开发新的数据源或数据处理插件。
四、DataX Web的使用流程
创建任务:在Web界面选择数据源并配置源端和目标端,完成数据传输的必要步骤。
配置数据转换规则:在需要转换时添加对应插件或设定规则。
执行任务并监控:通过DataX Web的实时监控,查看任务进度,并在出错时迅速响应。
算法与数据结构
0
2024-10-25