以上摘自：官方文档介绍
四. 常用的使用场景1.1 MysqlReader 插件
1.1.1 快速介绍:
MysqlReader插件实现了从Mysql读取数据。在底层实现上，MysqlReader通过JDBC连接远程Mysql数据库，并执行相应的sql语句将数据从mysql库中SELECt出来。
不同于其他关系型数据库，MysqlReader不支持FetchSize.
1.1.2 实现原理:
简而言之，MysqlReader通过JDBC连接器连接到远程的Mysql数据库，并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句，然后发送到远程Mysql数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，并传递给下游Writer处理。
对于用户配置Table、Column、Where的信息，MysqlReader将其拼接为SQL语句发送到Mysql数据库；对于用户配置querySql信息，MysqlReader直接将其发送到Mysql数据库。
1.1.3 参数说明:
jdbcUrl：描述：描述的是到对端数据库的JDBC连接信息，使用JSON的数组描述，并支持一个库填写多个连接地址。之所以使用JSON数组描述连接信息，是因为阿里集团内部支持多个IP探测，如果配置了多个，MysqlReader可以依次探测ip的可连接性，直到选择一个合法的IP。如果全部连接失败，MysqlReader报错。 注意，jdbcUrl必须包含在connection配置单元中。对于阿里集团外部使用情况，JSON数组填写一个JDBC连接即可。
username: 描述：目的数据库的用户名
password: 描述：目的数据库的密码
table: 描述：目的表的表名称（支持写入一个或者多个表。当配置为多张表时，必须确保所有表结构保持一致。）
注意：table 和 jdbcUrl 必须包含在 connection 配置单元中
column: 描述：目的表需要写入数据的字段,字段之间用英文逗号分隔。例如: “column”: [“id”,“name”,“age”]。如果要依次写入全部列，使用*表示, 例如: “column”: ["*"]。
splitPk: 描述: MysqlReader进行数据抽取时，如果指定splitPk，表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片，DataX因此会启动并发任务进行数据同步，这样可以大大提供数据同步的效能。
推荐splitPk用户使用表主键，因为表主键通常情况下比较均匀，因此切分出来的分片也不容易出现数据热点。
目前splitPk仅支持整形数据切分，不支持浮点、字符串、日期等其他类型。如果用户指定其他非支持类型，MysqlReader将报错！
如果splitPk不填写，包括不提供splitPk或者splitPk值为空，DataX视作使用单通道同步该表数据。
where: 描述：筛选条件，MysqlReader根据指定的column、table、where条件拼接SQL，并根据这个SQL进行数据抽取。在实际业务场景中，往往会选择当天的数据进行同步，可以将where条件指定为gmt_create > $bizdate 。注意：不可以将where条件指定为limit 10，limit不是SQL的合法where子句。
where条件可以有效地进行业务增量同步。如果不填写where语句，包括不提供where的key或者value，DataX均视作同步全量数据。
querySql: 描述：在有些业务场景下，where这一配置项不足以描述所筛选的条件，用户可以通过该配置型来自定义筛选SQL。当用户配置了这一项之后，DataX系统就会忽略table，column这些配置型，直接使用这个配置项的内容对数据进行筛选，例如需要进行多表join后同步数据，使用select a,b from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id
当用户配置querySql时，MysqlReader直接忽略table、column、where条件的配置，querySql优先级大于table、column、where选项。（非必选，但实际运用场景需要指定的逻辑，一切根据实际需要使用）
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 3
},
"errorLimit": {
"record": 0,
"percentage": 0.02
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "root",
"column": [
"id",
"name"
],
"splitPk": "db_id",
"connection": [
{
"table": [
"table"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"print":true
}
}
}
]
}
}
1.2 MysqlWriter 插件
1.2.1 快速介绍:
MysqlWriter 插件实现了写入数据到 Mysql 主库的目的表的功能。在底层实现上， MysqlWriter 通过 JDBC 连接远程 Mysql 数据库，并执行相应的 insert into … 或者 ( replace into …) 的 sql 语句将数据写入 Mysql，内部会分批次提交入库，需要数据库本身采用 innodb 引擎。
MysqlWriter 面向ETL开发工程师，他们使用 MysqlWriter 从数仓导入数据到 Mysql。同时 MysqlWriter 亦可以作为数据迁移工具为DBA等用户提供服务。
1.2.2 实现原理:
MysqlWriter 通过 DataX 框架获取 Reader 生成的协议数据，根据你配置的 writeMode 生成
insert into…(当主键/唯一性索引冲突时会写不进去冲突的行) 或者 replace into…(没有遇到主键/唯一性索引冲突时，与 insert into 行为一致，冲突时会用新行替换原有行所有字段) 的语句写入数据到 Mysql。出于性能考虑，采用了 PreparedStatement + Batch，并且设置了：rewriteBatchedStatements=true，将数据缓冲到线程上下文 Buffer 中，当 Buffer 累计到预定阈值时，才发起写入请求。
注意: 目的表所在数据库必须是主库才能写入数据；整个任务至少需要具备 insert/replace into…的权限，是否需要其他权限，取决于你任务配置中在 preSql 和 postSql 中指定的语句。
1.2.3 参数说明:
jdbcUrl：描述：目的数据库的 JDBC 连接信息。作业运行时，DataX 会在你提供的 jdbcUrl 后面追加如下属性：yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&rewriteBatchedStatements=true
注意：
1、在一个数据库上只能配置一个 jdbcUrl 值。这与 MysqlReader 支持多个备库探测不同，因为此处不支持同一个数据库存在多个主库的情况(双主导入数据情况)
2、jdbcUrl按照Mysql官方规范，并可以填写连接附加控制信息，比如想指定连接编码为 gbk ，则在 jdbcUrl 后面追加属性 useUnicode=true&characterEncoding=gbk。具体请参看 Mysql官方文档或者咨询对应 DBA。
username: 描述：目的数据库的用户名
password: 描述：目的数据库的密码
table: 描述：目的表的表名称（支持写入一个或者多个表。当配置为多张表时，必须确保所有表结构保持一致。）
注意：table 和 jdbcUrl 必须包含在 connection 配置单元中
column: 描述：目的表需要写入数据的字段,字段之间用英文逗号分隔。例如: “column”: [“id”,“name”,“age”]。如果要依次写入全部列，使用*表示, 例如: “column”: ["*"]。
session: 描述: DataX在获取Mysql连接时，执行session指定的SQL语句，修改当前connection session属性 (更改sql_mode选项等，非必选)
preSql: 描述：写入数据到目的表前，会先执行这里的标准语句。如果 Sql 中有你需要 *** 作到的表名称，请使用 @table 表示，这样在实际执行 Sql 语句时，会对变量按照实际表名称进行替换。比如你的任务是要写入到目的端的100个同构分表(表名称为:datax_00,datax01, … datax_98,datax_99)，并且你希望导入数据前，先对表中数据进行删除 *** 作，那么你可以这样配置：“preSql”:[“delete from 表名”]，效果是：在执行到每个表写入数据前，会先执行对应的 delete from 对应表名称。（写入前的前置处理，非必选）
postSql: 描述：写入数据到目的表后，会执行这里的标准语句。（原理同 preSql, 写入后的后置处理，非必选）
writeMode: 描述：控制写入数据到目标表采用 insert into 或者 replace into 或者 ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句
batchSize: 描述：一次性批量提交的记录数大小，该值可以极大减少DataX与Mysql的网络交互次数，并提升整体吞吐量。但是该值设置过大可能会造成DataX运行进程OOM情况。(默认值：1024)
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 1
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column" : [
{
"value": "DataX",
"type": "string"
},
{
"value": 19880808,
"type": "long"
},
{
"value": "1988-08-08 08:08:08",
"type": "date"
},
{
"value": true,
"type": "bool"
},
{
"value": "test",
"type": "bytes"
}
],
"sliceRecordCount": 1000
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"writeMode": "insert",
"username": "root",
"password": "root",
"column": [
"id",
"name"
],
"session": [
"set session sql_mode='ANSI'"
],
"preSql": [
"delete from test"
],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=gbk",
"table": [
"test"
]
}
]
}
}
}
]
}
}
结合上方两个实例子实际使用场景：
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"connection": [
{
"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_reader"],
"querySql": ["select id,unionid,mobile,state from test where state = 1"]
}
],
"password": "root",
"username": "root"
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"column": [
"id",
"unionid",
"mobile",
"state"
],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_writer",
"table": ["test_one"]
}
],
"password": "root",
"username": "root"
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "1"
}
}
}
}
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）