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1.SeaTunnel连接器V1到V2的码运架构演进与探究
2.大数据技术之Datax
3.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
4.DataX任务容器
5.Datax二次开发支持增量更新
6.工具Datax的基本概念（初识ETL工具）
SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究
核心概念
SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或依赖注入，主要包括以下两点：
数据处理过程大致分为输入 -> 转换 -> 输出，码运更复杂的码运数据处理实质上也是这些行为的组合。
内核原理
SeaTunnel将数据处理的码运各种行为抽象成Plugin，并使用SPI技术进行动态注册，码运设计思路保证了框架的码运手机棋盘游戏源码灵活扩展。在以上理论基础上，码运数据的码运转换与处理还需要做统一的抽象，如著名的码运异构数据源同步工具DataX，也对数据单条记录做了统一抽象。码运
SeaTunnel V1架构体系中，码运由于背靠Spark和Flink两大分布式计算框架，码运框架已经为我们做好了数据源抽象的码运工作，Flink的码运DataStream、Spark的码运DataFrame已经是对接入数据源的高度抽象。在此基础上，我们只需要在插件中处理这些数据抽象即可。同时，借助Flink和Spark提供的SQL接口，还可以将每次处理完的数据注册成表，方便用SQL进行处理，减少代码的开发量。
实际上，加好友程序源码SeaTunnel的最终目的是自动生成一个Spark或Flink作业，并提交到集群中运行。
SeaTunnel连接器V1 API解析架构概览
目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V1 API所在的模块如图所示：
seatunnel-api-base
在基础模块中，有以下代码：
为了更清晰地理解这些类之间的关系，笔者制作了一张简单的UML类图：
整个API的组成可以大体分为三部分：构建层接收命令参数构建执行器，执行器初始化上下文，上下文注册插件并启动插件，至此，整个作业开始运行。
seatunnel-api-spark
在Spark引擎API层有以下代码：
同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：
整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。
seatunnel-api-flink
在Flink引擎API层有以下代码：
同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：
整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。
SeaTunnel连接器V1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V1有关的模块如下：
执行流程
为了更好地理解SeaTunnel V1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-${ engine}.sh开始，用户将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。Python战争游戏源码实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码。
执行原理SparkFlinkSeaTunnel连接器V2 API解析架构概览
目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V2 API所在的模块如图所示：
数据抽象
SeaTunnel连接器V2 API在数据层面做了抽象，定义了自己的数据类型，这是与连接器V1最大的不同点。连接器V1使用的是引擎数据抽象的能力，但连接器V2自己提供了这个异构数据源统一的能力。
在所有的Source连接器和Sink连接器中，处理的都是SeaTunnelRow类型数据，同时SeaTunnel也对内设置了数据类型规范。所有通过Source接入进来的数据会被对应的连接器转化为SeaTunnelRow送到下游。
API Common
在API common包下有以下接口的定义：
在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：
具体接口中有哪些方法，读者可以自行阅读对应类的源码，在此不再赘述。
API Source
在API source包下有以下接口的单笔冲涨源码定义：
在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：
API Sink
在API sink包下有以下接口的定义：
在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：
小结
连接器V2在架构分层上与计算引擎进行解耦，定义了自己的元数据定义以及数据类型定义，在API层和计算引擎层增加了翻译层，将SeaTunnel自定义的数据源通过翻译层接入到引擎中，从而真正实现接口和引擎分离的目的。
SeaTunnel连接器V2运行原理启动器模块概览
整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：
与连接器V2有关的模块如下：
执行流程
为了更好地理解SeaTunnel V2的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：
程序最外层的启动由start-seatunnel-${ 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。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为基本单位的数据源，在翻译层实现了Spark DataSource API V2，免费高清直播源码翻译层使得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：.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。
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DataX调度功能较为基础。
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。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。
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。