dataX调优 标签(空格分隔): ETL 一,Datax调优方向 DataX调优要分成几个部分(注:此处任务机指运行Datax任务所在的机器). 1,网络本身的带宽等硬件因素造成的影响: 2,DataX本身的参数: 3,从源端到任务机: 4,从任务机到目的端: 即当觉得DataX传输速度慢时,需要从上述四个方面着手开始排查. 1,网络带宽等硬件因素调优 此部分主要需要了解网络本身的情况,即从源端到目的端的带宽是多少(实际带宽计算公式),平时使用量和繁忙程度的情况,从而分析是否是本部分造成的速度

     之前我还在想了解下datax,是否有可能替换sqoop,但了解后发现,datax和sqoop的业务场景是不同的.前者适合异构数据库的同步,后者适合hdfs与rdbms互相之间的同步.针对sqoop的应用场景使用datax那么速度会有加倍的差距.主要原因在于datax是一个节点写数据,而sqoop会将任务拆成标准的mr,每个节点都会起数据库连接写数据的.       另外.在我了解datax时,如果是to oracle的任务,可以使用OraOop插件提高sqoop的速度.是可提升一倍 

数据同步那些事儿(优化过程分享)   简介 很久之前就想写这篇文章了,主要是介绍一下我做数据同步的过程中遇到的一些有意思的内容,和提升效率的过程. 当前在数据处理的过程中,数据同步如同血液一般充满全过程,如图: 数据同步开源产品对比: DataX,是淘宝的开源项目,可惜不支持Postgresql Sqoop,Apache开源项目,同步过程中字段需要严格一致,不方便扩展,不易于二次开发 整体设计思路: 使用生产者消费者模型,中间使用内存,数据不落地,直接插入目标数据 优化过程: 1.插入数据部分:

数据集成工具很多,下面是几个使用比较多的开源工具. 1.阿里开源软件:DataX         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. 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型

# DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.SQL Server.Oracle.PostgreSQL.HDFS.Hive.HBase.OTS.ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. Features DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作.同时DataX插件体系作为一套生态系

背景 在最近接触到的一个case里面,需要把db2的数据迁移至oracle,客户可接收的停机时间为3小时. 同步方式的比较 一说到停机时间,大家第一时间想到Oracle公司的GoldenGate实时同步工具.但在测试过程中发现,由于无法提前检查,而且初始化时间很久等问题,导致我们最后不得不放弃使用这一神器. 既然OGG不能使用,那能传统导出文本再用sql load导入,那是否可行呢?根据以往的经验,只要数据一落地就存在乱码,数据错位等问题,由于无法进行hash对账,数据质量根本无法保证. 我司的

## DataX快速入门参考 > 官方https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md ## 环境要求 > Linux JDK(1.8以上,推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) ## 打包 mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true ### 本地idea调用 >

记录下使用crontab,datax定时同步数据遇到的问题. 1.开始使用如下配置,死活不执行.网上说crontab环境便利的问题,设置了也没反应. [root@hxjk_test_mysql_redis_file test]# crontab -l SHELL=/bin/bash * 1 * * * sh /test/test.sh */3 * * * * python /data/datax/bin/datax.py /data/datax/job/job.json crontab中的环境变

概述 现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore,用MaxCompute作大数据分析,计算的结果会导出到TableStore提供在线访问.MaxCompute提供海量数据计算的能力,而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力. 将MaxCompute内数据导出至TableStore,目前可选的几种主要途径包括: 自己编写工具:使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据,再通过TableStore SDK再写入数据.DataX:自己在

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.DataX工具简介 1.设计理念 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.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

环境篇:数据同步工具DataX 1 概述 https://github.com/alibaba/DataX DataX是什么? DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.SQL Server.Oracle.PostgreSQL.HDFS.Hive.HBase.OTS.ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 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.

一.DataX3.0概述 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. 请看下图: 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. 当前使用状况: DataX

原文地址 https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/blob/master/doc/datax-web/datax-web-deploy.md 环境准备 1)基础软件安装 MySQL (5.5+) 必选,对应客户端可以选装, Linux服务上若安装mysql的客户端可以通过部署脚本快速初始化数据库 JDK (1.8.0_xxx) 必选 Maven (3.6.1+) 必选 DataX 必选 Python (2.x) (支持Python3需要修改替换datax/

DataX 是阿里开源的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. DataX工具是用json文件作为配置文件的,根据官方提供文档我们构建Json文件如下: { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader"

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

iOS审核一直是每款移动产品上架苹果商店时面对的一座大山,每次提审都像是一次漫长而又悲壮的旅行,经常被苹果拒之门外,无比煎熬.那么问题来了,我们有没有什么办法准确把握苹果审核准则,从而提升审核的通过率呢?答案是肯定的,腾讯预审团队从以下两方面做了探索,经过近一年的推行和数据监控, iOS审核月通过率从过往的35%提升到85%+: 1.分析过往提审被拒的案例,并结合<苹果应用商店审核指南>的条款,整理成可执行的审查条目: 2.抽离出可以自动化的方法,提升审核的效率: 接下来我们将带你一起走进苹果

Js代码分为两个阶段:编译阶段和执行阶段 Js代码的编译阶段会找到所有的声明,并用合适的作用域将它们关联起来,这是词法作用域的核心内容 包括变量声明(var a)和函数声明(function a(){})在内的所有声明都会在代码被执行前的编译阶段首先被处理 过程就好像变量声明和函数声明从他们代码中出现的位置被移动到执行环境的顶部,这个过程就叫做提升 只有声明操作会被提升,赋值和逻辑操作会被留在原地等待执行 变量声明 Js编译器会把变量声明看成两个部分分别是声明操作(var a)和赋值操作(a=2

 SignalR快速入门 ~ 仿QQ即时聊天,消息推送,单聊,群聊,多群公聊(基础=>提升,5个Demo贯彻全篇,感兴趣的玩才是真的学) 官方demo:http://www.asp.net/signalr/overview/getting-started/tutorial-getting-started-with-signalr 源码:http://pan.baidu.com/s/1dETGYGT 应用情景之一: 没太多连续的时间来研究SignalR,所以我把这篇文章分了三个阶段: 第一个阶段,

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

网上找了两个经典的例子 var foo = 1; function bar() { if (!foo) { var foo = 10; } alert(foo); } bar(); // 10 var a = 1; function b() { a = 10; return; function a() {} } b(); alert(a);// 1 在JavaScript中,函数.变量的声明都会被提升(hoisting)到该函数或变量所在的scope的顶部.即--JavaScript的变量提升.