ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)

本文主要是介绍ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

引言

DataX 系列文章：

ETL可视化工具 DataX – 安装部署 ( 二)

1.1 DataX

1.1.1 Data X概览

DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

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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。

1.1.2 DataX3.0框架设计

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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。

1.1.3 DataX3.0插件体系

数据源类型	数据源名称	Reader（读）	Writer（写）	备注
RDBMS 关系型数据库	MySQL	√	√	读、写
	Oracle	√	√	读、写
	OceanBase	√	√	读、写
	SQLServer	√	√	读、写
	PostgreSQL	√	√	读、写
	DRDS	√	√	读、写
	达梦	√	√	读、写
	通用RDBMS（支持所有关系型数据库）	√	√	读、写
阿里云数仓数据存储	ODPS	√	√	读、写
	ADS		√	写
	OSS	√	√	读、写
	OCS	√	√	读、写
NoSQL 数据存储	OTS	√	√	读、写
	Hbase 0.94	√	√	读、写
	Hbase 1.1	√	√	读、写
	MongoDB	√	√	读、写
	Hive	√	√	读、写
无结构化数据存储	TxtFile	√	√	读、写
	FTP	√	√	读、写
	HDFS	√	√	读、写
	Elasticsearch		√	写

1.1.4 DataX3.0六大核心优势

1、可靠的数据质量监控
1）完美解决数据传输个别类型失真问题
2）提供作业全链路的流量、数据量运行时监控
3）提供脏数据探测
2、丰富的数据转换功能
3、精准的速度控制
4、强劲的同步性能
5、健壮的容错机制
6、极简的使用体验

1.2 DataX-Web

DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，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。用户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，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，执行器CPU、内存、负载的监控等等。数据转换UDF、表结构同步、数据同步血缘等更为复杂的业务场景。

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简单来说用户可以通过图形化web，构建DataX Json，可以轻松调度各Job启停，DataX-Web也提供了诸如阻塞处理、超时警告等等功能辅助生产，对于少量数据同步任务，DataX-Web完全可以胜任，并且大大减少了工作量。