1.Datax二次开发支持增量更新
2.DataX安装部署
3.DataX任务容器
4.如何评价datax的应用?
5.工具Datax的基本概念（初识ETL工具）
6.大数据技术之Datax
Datax二次开发支持增量更新
Datax的二次开发支持增量更新功能，这对于处理Oracle和Mysql之间的数据同步特别重要。原版的OracleWriter和MysqlWriter并不支持writeMode配置，这在某些场景下可能会有所限制。 经过博主们的实践和探索，我们找到了一种有效的众芸商城源码解决方法。首先，需要对Datax的源码进行定制，具体步骤如下：修改OracleWriter.java文件，移除原有的限制条件。
接着，对WriterUtil.java进行增强，添加Oracle数据插入时的类型转换处理，以确保数据的正确性。
另外，关注CommonRdbmsWriter部分，这里的配置实际上底层实现了Oracle的MERGE语句，这个特性使得增量更新得以实现。
通过这样的定制，Datax现在能够支持Oracle的数据增量更新，为数据同步任务提供了更大的灵活性和效率。DataX安装部署
DataX安装部署涉及文档查阅、工具包下载、解压目录选择、编译源码、创建配置文件、启动DataX等步骤。首先，海量源码怎么学访问DataX的用户指南文档，获取安装部署的具体信息。文档地址位于 DataX/userGuid.md at master · alibaba/DataX。部署前需满足相关需求。
选择合适的下载地址获取DataX工具包，直接下载后解压至本地，进入bin目录即可运行同步作业。或下载源码并自行编译。编译步骤包括下载源码、使用maven进行打包。打包成功后，日志会显示DataX包位于指定路径，通常位于 { DataX_source_code_home}/target/datax/，并呈现特定目录结构。
配置文件创建是关键步骤，文件应采用json格式。使用命令查看配置模板，根据模板内容，手工或借助工具生成所需的json配置文件，确保内容完整、准确。
启动DataX前，确保所有依赖环境已经准备就绪。启动DataX后，系统将按照配置文件执行同步作业，同步过程的详细日志记录在控制台输出中。注意查看日志，话费充值源码缴费及时发现并解决问题，以确保数据同步过程顺利无误。
在实际部署过程中，可能会遇到各种问题，如依赖缺失、配置文件错误、权限问题等。解决问题时，建议仔细检查文档、日志和配置文件，确保每一步操作准确无误。此外，定期更新DataX版本，以获得最新的功能和修复已知问题，提高数据同步的稳定性与效率。
DataX任务容器
DataX任务容器涉及的源码分析如下：
在DataX中，判断容器是否为job或taskGroup类型，这一步骤是通过容器执行源码实现的。DataX提供两种容器类：taskGroupContainer和jobContainer，它们都是抽象类AbstractContainer的实现。
抽象类AbstractContainer中定义了一个抽象方法start，这个方法在容器启动时被调用。
任务容器的执行流程如下：当任务容器被启动后，它会按照任务生命周期的每个阶段进行执行。这是单个数据任务的调度过程，通常依赖数据任务调度DAG实现。尽管开源的线路源码移动端DataX调度功能较为基础。
如何评价datax的应用?
为了改进datax任务进度信息展示方式，我们计划对源码进行改造，将实时任务进度信息结构化存储在redis服务器中，让前端通过轮询实时从redis中获取进度信息，从而提供给用户更友好的体验。
在分析datax任务进度信息的打印逻辑时，我们发现这些信息首先被task group汇总收集，然后由job进一步汇总收集。因此，job能够收集并汇总所有任务的进度信息。
进一步探究，我们了解到JobContainer依赖的Scheduler会周期性打印job收集汇总的进度信息。具体实现可见于源码中的com.alibaba.datax.core.job.scheduler.AbstractScheduler#schedule函数，以及com.alibaba.datax.core.statistics.container.communicator.job.StandAloneJobContainerCommunicator#report函数。
了解了datax的hook机制后，我们能够设计实现从datax实时获取并持久化进度信息至redis的功能。关键在于，我们可以在打印进度信息的时机触发invokeHook方法，通过配置信息和进度信息作为参数，调用自定义实现的Hook类的invoke方法。具体地，我们设计了一个名为RedisReportHook的自定义Hook类，用于将进度信息持久化至redis。
工具Datax的基本概念（初识ETL工具）
ETL技术的实质是将数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。DataX是由阿里巴巴研发并开源的异构数据源离线同步工具，能实现不同数据源之间的索尼电视光纤源码数据同步，包括关系型数据库、NoSQL数据存储、无结构化数据存储、时间序列数据库以及阿里的云数仓数据存储。DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，用于在阿里巴巴集团内广泛使用的离线数据同步工具/平台，支持包括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的高效数据同步。
DataX采用Framework + plugin的架构，数据同步步骤将数据的读取、写入操作抽象为由Reader/Writer插件处理，纳入整个同步框架。其核心组件包括Job、Task、Channel以及Transformer。
Job代表数据同步任务；Task代表运行一个单独的同步线程，该线程使用一个Channel作为Reader与Writer的数据传输媒介；数据流转方向为Reader—>Channel—>Writer。
Transformer模式提供强大的数据转换功能，DataX内置丰富数据转换实现类，用户可根据自身需求扩展数据转换。
DataX的安装部署可选择直接下载工具包或下载源码自主编译。下载后解压至本地目录即可运行同步作业。自检脚本为：python { YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py { YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json。
若数据源同步遇到格式不匹配问题，可以修改相应的reader与writer代码，然后maven编译，后续会提供具体源码修改示例。
DataX的源码可在gitee上找到，以解决github地址在国内可能存在的连接问题。参考网址提供了更多关于ETL工具-Datax的资源。
大数据技术之Datax
分享大数据技术之Datax的使用与特性，旨在解决大数据生产环境中的数据同步需求。Datax是阿里巴巴开源的异构数据源离线同步工具，支持多种数据源之间的数据同步，包括关系型数据库、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等。
Datax的核心设计思路是将复杂的同步链路转变为星型数据链路，作为中间传输载体实现数据同步。采用Framework + plugin架构，将数据源读取和写入抽象为Reader/Writer插件，使得框架负责内部的序列化传输、缓冲、并发、转换等，而数据采集和落地核心操作则由插件执行。
Datax拥有全面的插件体系，支持主流数据库、NoSQL、大数据计算系统等，提供丰富的数据源参考指南。单个数据同步作业由Job模块管理，启动进程完成整个同步过程。Job模块负责数据清理、子任务切分、TaskGroup管理等，将单一作业拆分为多个Task并行执行。每个Task由TaskGroup启动，执行Reader-Channel-Writer线程完成同步任务。
Datax快速入门指南提供下载地址和源码地址，需满足前置要求并完成安装。类图展示了Datax的启动流程，包括解析配置、设置参数、启动Engine、初始化reader和writer插件、切分任务、执行任务等步骤。Datax-web是基于Datax开发的分布式数据同步工具，提供用户界面，简化任务配置，支持多种数据源，提供同步进度、日志查看及终止功能，并集成时间、增量同步功能。
Datax-web的搭建教程可在官网找到，如遇疑问可直接联系作者。Datax与Datax-web结合使用，能够实现大数据采集模块的自动化和高效同步，减少开发成本。
以上内容仅为Datax技术概览，更多深入细节和实践案例将在后续文章中分享。希望读者在大数据领域取得成就，收获满满。我是脚丫先生，期待与您下期再见。
如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
在处理数据时，我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中，如果涉及到使用datax进行数据迁移，且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型，那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。
在JAVA中，主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中，float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下，可以提供较高的运算效率，但当涉及到金融等场景需要精确计算时，必须使用BigDecimal。
Hive支持多种数字类型数据，如FLOAT、DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的，允许设置精度和标度，适用于需要高度精确计算的场景。
若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型，关键在于修改datax源码，增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤：
1. **修改HDFS Reader**：在处理Hive ORC文件时，需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法，如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤，确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容，支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，因此可以实现不修改HDFS Reader代码，直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时，将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型，HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段，将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，确保后续写入操作的精度。
2. **修改HDFS Writer**：为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段，同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal，基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容，将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。
综上所述，通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件，实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持，确保数据迁移过程的准确性和完整性，从而满足复杂数据迁移场景的需求。
