DEPRECATED!!!不在维护!!!
已优化重构并迁移至datax-admin
common-datax
基于阿里DataX开发一个通用导数的微服务，可以开发前台页面，根据reader和writer自动进行数据同步
本项目只限于同步数据源量很少的时候使用，若是数据源很多的情况，请参考下面的设计思路
由于阿里DataX有一些缺点：
- 不够自动化
- 需要手写json
- 需要手动运行job
搬砖的时间很宝贵，所以：
- 提供通用数据抽取restful接口
- HDFS自动创库创表创分区
- 利用freemarker模板自动创建json文件
- 自动python执行job
- 集成Azkaban进行调度管理
例如：mysql到hive
选择mysql需要同步的表、字段等信息，输入导入到hive的库表分区等信息，不需提前在hive进行创库创表创分区，自动根据要导的mysql表以及字段类型进行创建hive库表分区，然后利用freemarker去生成json文件，使用Azkaban进行调度执行，自动创建项目、上传zip、执行流一系列操作，可在Azkaban页面进行查看。当然也提供了可直接远程python执行。
上述设计使用策略实现，只有几个数据源之间相互同步还好，如hive/mysql/oracle三个，策略模式还是不错的，但若是数据源很多的时候，策略模式不是很方便，写的类也成幂次方增加，为了优化开发易维护，只有放弃策略模式，用以下方式，代码我就不推了，有点懒。
设计思路（跟策略模式对比即目前的项目） 后续有时间我推一下新版的设计实现：
- 摒弃freemarker，DTO直接使用Map映射，Map里传reader、writer、setting的信息
- 定义WriterService/ReaderService接口，该接口方法处理reader/writer部分的json信息
- 一个reader/一个writer对应一个类进行处理（使用反射），专门生成reader/writer部分的json，最后加上setting部分生成成一个完整DataX的Job类
伪代码
DataxSyncDTO
/**
* 同步信息，包含以下三个key
* @see BaseReader 子类
* @see BaseWriter 子类
* @see Job.Setting
*/
private Map<String, Object> sync;
ReaderService/WriterService
如可以实现MysqlReaderService/MysqlWriterService
public interface ReaderService<T extends BaseReader> {
/**
* 解析reader
*
* @param tenantId 租户id
* @param datasourceId 数据源ID
* @param reader json
* @return json
*/
String parseReader(Long tenantId, Long datasourceId, String reader);
}
根据名称使用反射找到具体的实现类，序列化出具体的reader/writer部分json
最后组合成datax的json
最终的datax json映射类
public class Job {
private Setting setting;
private List<Content> content;
public static class Setting {
private Speed speed;
private ErrorLimit errorLimit;
}
public static class Speed {
private String record;
private String channel;
private String speedByte;
}
public static class ErrorLimit {
private String record;
private String percentage;
}
public static class Content {
private Reader reader;
private Writer writer;
}
public static class Reader {
private String name;
private Object parameter;
}
public static class Writer {
private String name;
private Object parameter;
}
}
done:
- oracle、mysql、hive两两互相同步
- 本地csv文件导入到hive，支持分区
- 使用Azkaban去执行python脚本进行抽数
- 一个restful接口，可以实现所有的同步
todo:
- 创表记录导数的历史
- json文件下载
- Azkaban定时调度等
- 数据源，mysql、hive的数据源维护，下次要导数时，不用传那么多服务器信息
- groovy脚本
说明
修改配置文件application-template.yml
- 数据源修改，根据自己项目情况进行调整
不要修改数据源名称，只需修改为自己的username、password、url即可
- datax的信息修改
# 这里只要是路径，后面都加上/
datax:
home: ${DATAX_HOME:/usr/local/DataX/target/datax/datax/}
host: ${DATAX_HOST:datax01}
port: 22
# 要操作hdfs，用户要有权限
username: ${DATAX_USERNAME:hadoop}
password: ${DATAX_PASSWORD:hadoop}
uploadDicPath: ${DATAX_JSON_FILE_HOME:/home/hadoop/datax/}
- azkaban的url, 也可以不用azkaban，本项目默认使用azkaban进行调度
azkaban:
host: ${AZKABAN_HOST:http://192.168.43.221:8081}
username: ${AZKABAN_USERNAME:azkaban}
password: ${AZKABAN_PASSWORD:azkaban}
指定启动配置
可以重命名application-template.yml为application-dev.yml，application.yml指定生效的配置文件
spring:
profiles:
active: ${SPRING_PROFILES_ACTIVE:dev}
swagger地址
使用示例
这里的mysql2Hive表明是mysql同步到hive，可以更换为mysql2Mysql、hive2Hive、oracle2Hive等，驼峰命名。
1. mysql2hive example
这里是mysql数据导入到hive，支持分区
POST http://localhost:10024//v1/datax-syncs/execute
Body示例
{
"syncName": "mysql2hive_test_0625_where",
"syncDescription": "mysql2hive_test_0625_where",
"sourceDatasourceType": "mysql",
"sourceDatasourceId": "1",
"writeDatasourceType": "hadoop_hive_2",
"writeDatasourceId": "1",
"jsonFileName": "mysql2hive_test_0625_where.json",
"mysql2Hive": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 3
},
"errorLimit": {
"record": 0,
"percentage": 0.02
}
},
"reader": {
"splitPk": "",
"username": "root",
"password": "root",
"column": [
"id",
"username"
],
"connection": [{
"table": [
"userinfo"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://hadoop04:3306/common_datax?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"
]
}],
"where": "2 > 1"
},
"writer": {
"defaultFS": "hdfs://hadoop04:9000",
"fileType": "text",
"path": "/user/hive/warehouse/test.db/userinfo",
"fileName": "userinfo",
"column": [
{
"name": "id",
"type": "BIGINT"
},
{
"name": "username",
"type": "STRING"
}
],
"writeMode": "append",
"fieldDelimiter": "\t",
"compress": "",
"hadoopConfig": {
},
"haveKerberos": false,
"kerberosKeytabFilePath": "",
"kerberosPrincipal": ""
}
}
}
path可以更换为分区的hdfs路径，不需提前创建分区，自动创建，例如：
"path": "/user/hive/warehouse/test.db/userinfo_dts/dt1=A1/dt2=B2"
这里会在hive里自动创建userinfo_dts分区表，有两个分区字段，然后会将数据导入到这里的dt1=A1,dt2=B2分区下