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00-开源离线同步工具DataX3.0重磅详解!

本文主要是介绍00-开源离线同步工具DataX3.0重磅详解!,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

1 概览

DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

1.1 设计理念

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。

1.2 当前使用现状

DataX在阿里巴巴集团内被广泛使用,承担了所有大数据的离线同步业务,并已持续稳定运行了6年之久。目前每天完成同步8w多道作业,每日传输数据量超过300TB。

此前已经开源DataX1.0版本,此次介绍为阿里云开源全新版本DataX3.0,有了更多更强大的功能和更好的使用体验。

2 框架设计

作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构。将数据源读取、写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架:

  • Reader:数据采集模块,采集数据源的数据,将数据发送给Framework
  • Writer: 数据写入模块,不断向Framework取数据,并将数据写入到目的端
  • Framework: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

3 插件体系

主流RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已接入。DataX目前支持:

类型 数据源 Reader(读) Writer(写) 文档
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
OSS 读 、写
OCS 读 、写
NoSQL数据存储 OTS 读 、写
Hbase0.94 读 、写
Hbase1.1 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

DataX Framework提供了简单的接口与插件交互,提供简单的插件接入机制,只需要任意加上一种插件,就能无缝对接其他数据源。

DataX数据源指南

4 核心架构

支持单机多线程模式完成同步作业运行,DataX作业生命周期的时序图,从整体架构设计非常简要说明DataX各个模块相互关系。

datax_arch

4.1 核心模块

  1. DataX完成单个数据同步的作业,称为Job,DataX接受到一个Job后,将启动一个进程完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点,承担数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能
  2. DataXJob启动后,会根据不同的源端切分策略,将Job切分成多个小的Task(子任务),以便并发执行。Task便是DataX作业的最小单元,每一个Task都会负责一部分数据的同步工作
  3. 切分多个Task之后,DataX Job会调用Scheduler模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的Task重新组合,组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task,默认单个任务组的并发数量为5
  4. 每一个Task都由TaskGroup负责启动,Task启动后,会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作
  5. DataX作业运行起来之后, Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成,等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则,异常退出,进程退出值非0

4.2 DataX调度流程

用户提交一个DataX作业,并配置20个并发,将一个100张分表的mysql数据同步到odps。

DataX调度决策思路:

  1. DataXJob根据分库分表切分成100个Task
  2. 根据20个并发,DataX计算共需分配4个TaskGroup
  3. 4个TaskGroup平分切分好的100个Task,每个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task

对比 sqoop

5 核心优势

5.1 可靠的数据质量监控

  • 完美解决数据传输个别类型失真问题

    DataX旧版对于部分数据类型(比如时间戳)传输一直存在毫秒阶段等数据失真情况,新版本DataX3.0已经做到支持所有的强数据类型,每一种插件都有自己的数据类型转换策略,让数据可以完整无损的传输到目的端。

  • 提供作业全链路的流量、数据量运行时监控

    DataX3.0运行过程中可以将作业本身状态、数据流量、数据速度、执行进度等信息进行全面的展示,让用户可以实时了解作业状态。并可在作业执行过程中智能判断源端和目的端的速度对比情况,给予用户更多性能排查信息。

  • 提供脏数据探测

    在大量数据的传输过程中,必定会由于各种原因导致很多数据传输报错(比如类型转换错误),这种数据DataX认为就是脏数据。DataX目前可以实现脏数据精确过滤、识别、采集、展示,为用户提供多种的脏数据处理模式,让用户准确把控数据质量大关!

丰富的数据转换功能

DataX作为一个服务于大数据的ETL工具,除了提供数据快照搬迁功能之外,还提供了丰富数据转换的功能,让数据在传输过程中可以轻松完成数据脱敏,补全,过滤等数据转换功能,另外还提供了自动groovy函数,让用户自定义转换函数。详情请看DataX3的transformer详细介绍。

精准的速度控制

还在为同步过程对在线存储压力影响而担心吗?新版本DataX3.0提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式,可以随意控制你的作业速度,让你的作业在库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。

"speed": {
   "channel": 5,
   "byte": 1048576,
   "record": 10000
}

强劲的同步性能

DataX3.0每一种读插件都有一种或多种切分策略,都能将作业合理切分成多个Task并行执行,单机多线程执行模型可以让DataX速度随并发成线性增长。在源端和目的端性能都足够的情况下,单个作业一定可以打满网卡。另外,DataX团队对所有的已经接入的插件都做了极致的性能优化,并且做了完整的性能测试。性能测试相关详情可以参照每单个数据源的详细介绍:DataX数据源指南

健壮的容错机制

DataX作业是极易受外部因素的干扰,网络闪断、数据源不稳定等因素很容易让同步到一半的作业报错停止。因此稳定性是DataX的基本要求,在DataX 3.0的设计中,重点完善了框架和插件的稳定性。目前DataX3.0可以做到线程级别、进程级别(暂时未开放)、作业级别多层次局部/全局的重试,保证用户的作业稳定运行。

  • 线程内部重试

    DataX的核心插件都经过团队的全盘review,不同的网络交互方式都有不同的重试策略。

  • 线程级别重试

    目前DataX已经可以实现TaskFailover,针对于中间失败的Task,DataX框架可以做到整个Task级别的重新调度。

极简的使用体验

易用:下载即可用,支持linux和windows,只需要短短几步骤就可以完成数据的传输。请点击:Quick Start

详细:DataX在运行日志中打印了大量信息,其中包括传输速度,Reader、Writer性能,进程CPU,JVM和GC情况等等。

传输过程中打印传输速度、进度

传输过程中会打印进程相关的CPU、JVM

任务结束后,打印总体运行情况

参考

  • https://github.com/alibaba/DataX

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

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