TL;DR

• 场景：离线同步 MySQL/HDFS/Hive/OTS/ODPS 等异构数据源，批量迁移与数仓 ETL。

• 结论：DataX 用 Framework + Reader/Writer 插件把“网状对接”降维成“星型链路”，关键靠 Job 切分 + TaskGroup 并发 + speed/errorLimit 控制。

• 产出：可直接落地的安装运行口径、版本依赖矩阵、以及常见报错的定位与修复卡片。

版本矩阵

基本概述

DataX 是阿里巴巴集团自主研发并在内部广泛使用的一款高性能离线数据同步工具/平台。作为阿里大数据生态体系中的重要组件，它专门用于解决企业级数据集成过程中的异构数据源同步难题。

在数据源支持方面，DataX 具备强大的兼容性，目前已实现对多种主流数据库和大数据存储系统的支持，包括：

• 关系型数据库：MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等

• 大数据生态组件：HDFS、Hive、HBase 等

• 阿里云服务：AnalyticDB（ADS）、TableStore（OTS）、MaxCompute（ODPS）

• 分布式数据库：DRDS（阿里云分布式关系型数据库服务）

在实际应用中，DataX 通过创新的架构设计解决了传统数据同步方案面临的复杂性问题。传统的网状同步架构中，每个数据源之间都需要建立直接连接，当存在 N 个数据源时，理论上需要建立 N*(N-1)个连接通道，这不仅增加了系统复杂度，也带来了巨大的维护成本。

DataX 采用星型拓扑结构重构了数据同步链路：

1. 核心层：DataX 作为中央调度和传输引擎

2. 接入层：各数据源通过插件化方式接入 DataX 核心

3. 传输层：统一的数据格式转换和传输通道

这种架构的优势体现在：

• 扩展性：新增数据源只需开发对应插件，无需修改核心架构

• 维护性：所有同步任务通过统一平台管理

• 可靠性：内置故障检测和重试机制

• 性能优化：支持并发控制和流量控制

典型应用场景包括：

1. 数据仓库 ETL 过程：将业务系统数据定期同步到数据仓库

2. 跨云数据迁移：在不同云服务商之间转移数据

3. 数据备份：实现重要数据的异地备份

4. 数据分析：为机器学习等场景准备训练数据

通过这种设计，DataX 成功将复杂的数据同步网络简化为标准化的星型结构，显著降低了企业数据集成门槛，提高了数据流转效率。

DataX 作为阿里巴巴开源的高性能离线数据同步工具，其核心架构采用 Framework+plugin 模式设计，这种模块化架构使得系统具有高度的灵活性和可扩展性。该框架将数据同步过程中的关键功能抽象为三大核心组件：

1. Reader 数据采集模块：

2. 负责从各类数据源采集数据，支持多种数据格式和协议

3. 内置丰富的数据源插件，包括：

4. 关系型数据库：MySQL、Oracle、SQL Server 等

5. NoSQL 数据库：MongoDB、HBase 等

6. 文件系统：FTP、HDFS 等

7. 通过分片策略实现并行数据抽取，提高采集效率

8. 示例场景：从 MySQL 数据库中读取千万级订单数据

9. Writer 数据写入模块：

10. 负责将处理后的数据写入目标存储系统

11. 支持多种写入模式：

12. 全量覆盖

13. 增量追加

14. 条件更新

15. 提供数据校验和错误重试机制

16. 典型应用：将清洗后的数据写入 Hive 数据仓库

17. Framework 核心框架：

18. 作为数据传输中枢，实现 Reader 和 Writer 的高效对接

19. 关键技术特性：

20. 内存缓冲管理：平衡内存使用和传输效率

21. 流量控制：防止目标系统过载

22. 并发调度：优化资源利用率

23. 数据转换：支持字段映射和格式转换

24. 脏数据处理：异常数据记录和告警

经过多年发展和社区贡献，DataX 已经构建了完善的插件生态体系：

• 支持 30+种数据源插件

• 覆盖主流数据库系统（MySQL/Oracle/PostgreSQL 等）

• 兼容大数据生态系统（HDFS/Hive/HBase 等）

• 支持文件系统（FTP/SFTP 等）

• 持续集成新兴数据存储系统（如 ClickHouse、Doris 等）

这种插件化架构使得 DataX 能够快速适配各类数据同步场景，同时保持核心框架的稳定性。用户可以根据实际需求灵活组合不同的 Reader 和 Writer 插件，构建定制化的数据同步解决方案。

DataX3.0 开源版本目前支持单机多线程模式完成同步作业运行：

核心模块

• Job（作业）管理：DataX 完成单个数据同步的作业称为 Job。当 DataX 接收到一个 Job 请求时，会启动一个独立的进程来执行整个数据同步流程。Job 模块作为作业的中枢管理节点，主要负责以下核心功能：

• 数据清理（包括预处理和后处理）

• 子任务切分（将单一作业分解为多个并行 Task）

• 任务调度和状态监控

• 例如：一个从 MySQL 同步到 HDFS 的 Job，会首先检查源表和目标路径的可用性

• Task 切分机制：Job 启动后，会根据源端数据特性采用不同的切分策略：

• 对于 RDBMS 数据源，通常按照主键范围或分片键切分

• 对于 HDFS 等文件系统，可按文件块切分

• 每个 Task 负责处理一部分数据，如一个 MySQL 表可能被切分为 10 个 Task，每个 Task 处理 100 万条记录

• 任务调度（Scheduler）：切分后的 Task 会通过 Scheduler 模块进行重组：

• 默认每个 TaskGroup 包含 5 个并发 Task

• TaskGroup 数量 = ceil(总 Task 数/并发数)

• 例如：20 个 Task 会被分配到 4 个 TaskGroup（5x4=20）

• Task 执行流程：每个 Task 启动后遵循标准处理流程：

• Reader 线程：从数据源读取数据

• Channel 线程：负责数据传输和缓冲

• Writer 线程：将数据写入目标端

• 三线程通过内存队列实现高效流水线作业

• 作业状态管理：Job 运行期间会持续监控所有 TaskGroup：

• 成功条件：所有 TaskGroup 均完成且无错误

• 失败处理：任一 TaskGroup 失败即整体失败

• 状态反馈：通过进程退出码标识（0 成功，非 0 失败）

• 例如：5 个 TaskGroup 中有 1 个失败，整个 Job 会立即终止并返回错误码 1

核心优势

• 可靠的数据质量监控

• 丰富的数据转换功能

• 精准的速度控制

• 强劲的同步性能

• 健壮的容错机制

• 极简的使用体验

官方网站：

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md

下载项目

cd /opt/softwarewget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz

执行结果如下图所示：

解压配置到 server 的目录下：

环境变量

vim /etc/profile
# dataxexport DATAX_HOME=/opt/servers/dataxexport PATH=$PATH:$DATAX_HOME/bin

写入内容如下所示：

Reader、Writer

Data3.0 提供 Reader 插件和 Writer 插件，每种插件都有一种和多种切分策略：

"reader": {  "name": "mysqlreader", #从mysql数据库获取数据（也支持  sqlserverreader,oraclereader）  "name": "txtfilereader", #从本地获取数据  "name": "hdfsreader", #从hdfs文件、hive表获取数据  "name": "streamreader", #从stream流获取数据（常用于测试）  "name": "httpreader", #从http URL获取数据}"writer": {  "name":"hdfswriter", #向hdfs,hive表写入数据  "name":"mysqlwriter ", #向mysql写入数据（也支持  sqlserverwriter,oraclewriter）  "name":"streamwriter ", #向stream流写入数据。（常用于测试）}

各种 Reader 插件、Writter 插件的参考文档：

https://github.com/alibaba/DataX

JSON 模板

• 整个配置文件就是一个 Job 描述

• Job 下面有两个配置项，content 和 setting，其中 content 用来描述该任务的源和目的端的信息，setting 用来描述任务本身的信息

• content 又分为两部分，reader 和 writer，分别用来描述源端和目的端的信息

• setting 中的 speed 项表示同时起几个并发执行该任务

Job 基本配置

{  "job": {    "content": [{      "reader": {        "name": "",        "parameter": {}      },      "writer": {        "name": "",        "parameter": {}      }    }],    "setting": {      "speed": {},      "errorLimit": {}    }  }}

Job Setting 配置

{  "job": {    "content": [{      "reader": {        "name": "",        "parameter": {}      },      "writer": {        "name": "",        "parameter": {}      }    }],    "setting": {      "speed": {        "channel": 1,        "byte": 104857600      },      "errorLimit": {        "record": 10,        "percentage": 0.05      }    }  }}

• job.setting.speed 流量控制：Job 支持用户对速度的自定义控制，channel 的值可以控制同步时的并发数，byte 的值可以控制同步时的速度

• job.setting.errorLimit 脏数据控制：job 支持用户对于脏数据的自定义监管和告警，包括对脏数据最大记录阈值（record）值或者脏数据占比阈值（percentage），当 Job 传输过程中出现脏数据大于用户指定的数量、百分比，DataJob 报错退出。

应用案例

Stream => Stream

{  "job": {    "content": [{      "reader": {        "name": "streamreader",        "parameter": {          "sliceRecordCount": 10,          "column": [{            "type": "String",            "value": "hello DataX"          },            {              "type": "string",              "value": "DataX Stream To Stream"            },            {              "type": "string",              "value": "数据迁移工具"            }          ]        }      },      "writer": {        "name": "streamwriter",        "parameter": {          "encoding": "GBK",          "print": true        }      }    }],    "setting": {      "speed": {        "channel": 2      }    }  }}

执行脚本:

python $DATAX_HOME/bin/datax.py/data/lagoudw/json/stream2stream.json

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