【修改手机imei号源码】【金融理财源码手机】【社群类小程序源码】datax的代码core源码_datax源码分析

2024-11-26 14:55:36 来源:js弹出源码 分类:热点

1.Datax部署与使用
2.SeaTunnel连接器V1到V2的的代码架构演进与探究

datax的代码core源码_datax源码分析

Datax部署与使用

       DataX是阿里巴巴开发的一款强大的数据集成工具,本文将详细介绍其部署和使用过程。源码x源

       首先,码分确保你的的代码环境是CentOS Linux 7.9.,然后安装MySQL 5.7,源码x源为数据集成做好基础支持。码分修改手机imei号源码创建并配置好数据库用户,的代码以管理员身份登录并建立所需的源码x源数据库,接着导入datax_web的码分SQL文件。

       对于datax_web的的代码部署,推荐使用Docker。源码x源通过镜像"linshellfeng/datax_web:3.0.1",码分它集成了datax和datax_web。的代码配置文件包括docker-compose.yaml、源码x源bootstrap.properties和core.json。码分特别注意,需要修改core.json中的"core.transport.channel.speed.byte"值为"",避免数据传输错误。

       启动并访问datax_web,金融理财源码手机通过访问'mon包下有以下接口的定义:

       在这里,由于篇幅关系,只介绍比较核心的几个接口:

       具体接口中有哪些方法,读者可以自行阅读对应类的源码,在此不再赘述。

       API Source

       在API source包下有以下接口的定义:

       在这里,由于篇幅关系,只介绍比较核心的几个接口:

       API Sink

       在API sink包下有以下接口的定义:

       在这里,由于篇幅关系,社群类小程序源码只介绍比较核心的几个接口:

       小结

       连接器V2在架构分层上与计算引擎进行解耦,定义了自己的元数据定义以及数据类型定义,在API层和计算引擎层增加了翻译层,将SeaTunnel自定义的数据源通过翻译层接入到引擎中,从而真正实现接口和引擎分离的目的。

       SeaTunnel连接器V2运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中:

       与连接器V2有关的模块如下:

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V2的启动流程,笔者制作了一张简单的时序图:

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}-new-connector.sh开始,用户根据将配置文件从脚本传入,脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。php url短网址源码实际上,这个类只做一个工作:将所有参数拼接成spark-submit或flink命令,然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话,推荐阅读这两个类的源码,连接器V2和连接器V1的启动流程基本一致。

       SeaTunnel V2 on Spark

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入,生成以SeaTunnelRow为基本单位的16进制 转 汇编 源码数据源,在翻译层实现了Spark DataSource API V2,翻译层使得Spark可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源,从而实现无缝接入Spark的目的。

       关于Spark DataSource API V2的详细信息,读者可以参考:/session/apache-spark-data-source-v2。由于这篇文章的主题并不是介绍Spark的特性,所以在此不再赘述。

       SeaTunnel V2 on Flink

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入,生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源,同时在翻译层实现了Flink source function和Flink sink function。翻译层使得Flink可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源,从而实现无缝接入Flink的目的。

       关于Flink source Function和Flink sink function的详细信息,读者可以参考:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1./docs/dev/datastream/sources/#the-data-source-api。由于这篇文章的主题并不是介绍Flink的特性,所以在此不再赘述。

       执行原理

       Source连接器接入数据源为SeaTunnelRow,Translation层转换SeaTunnelRow数据源为各种计算引擎内部的数据源,Sink连接器接收计算引擎内部转换好的SeaTunnelRow数据源并写入到目标数据源中。

       V1 API vs V2 API未来展望

       目前社区正在做的事情:

       未来目标:

       最终目标:成功从Apache孵化器毕业,成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展,大量feature需要去开发实现,毕业之路道阻且艰,期待更多的有志之士参与到社区共建,欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区,有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜,让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

       成数据集成任务 3. 更多调度平台无缝接入

       最终目标:成功从Apache孵化器毕业,成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展,大量feature需要去开发实现,毕业之路道阻且艰,期待更多的有志之士参与到社区共建,欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区,有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜,让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

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