千万级数据迁移工具DataX实践和geom类型扩展

## 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
> D:\pm\DataX\datax-core\src\main\job为测试脚本文件夹
1、job.json 为通过streamreader生成模拟数据，streamwriter用于输出
2、job_mysql_read_to_print.json 通过查询mysql数据，streamwriter用于输出
3、job_postgresql_to_mysql_read_write.json 通过查询postgresql数据，写入mysql
4、job_postgresql_to_postgresql_read_write.json 通过查询postgresql数据，写入postgresql
5、job_postgresql_to_postgresql_read_write_geom.json 通过查询postgresql数据，包含地理空间geometry类型数据，写入postgresql
## 数据包含geometry迁移
> DataX本身不满足迁移地理空间geometry类型数据迁移
* geometry类型数据迁移请移步 [geometry](https://t.zsxq.com/7MFqJIm)
* 在idea的Teminal执行以下脚本
~~~
D:\pm\DataX\datax-core\target\datax\bin>python datax.py ../job/job.json -m standalone

cd D:\pm\DataX\
python D:\pm\DataX\datax-core\target\datax\bin\datax.py D:\pm\DataX\datax-core\target\datax\job\job_pg_to_pg_xianzhuangjianzhu_geom_read_write.json -m standalone
~~~

## linux环境python 安装
### 下载
wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/Python-3.8.0.tgz

### 安装依赖
~~~ shell
yum install gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel -y
~~~
### 解压
~~~ shell
tar -zxvf Python-3.8.0.tgz
~~~
### 切换目录
~~~
cd Python-3.8.0
~~~

### 编译安装
~~~
1.释放编译文件makefile，这makefile就是用来编译且安装的
./configure --prefix=/usr/local/soft/python380/ 注释:--prefix 指定软件的安装路径
2.开始编译
　make
3.编译且安装
make install
~~~
### 配置环境变量
~~~
1.vi /etc/profile
2.写在最后
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/usr/local/soft/python380/bin
保存退出 :wq!
3.生效
source /etc/profile
~~~
### 如有必要更新pip
~~~
pip3 install --upgrade pip
~~~
## window环境python 安装
> python以及idea插件安装请自行百度

## JDK1.8安装

~~~
yum install java-1.8.0-openjdk\* -y
~~~

## DataX 使用

### 方法一
> 下载 http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz

> cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin
python datax.py {YOUR_JOB.json}

> 自检脚本：
python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json

### 方法二
> 下载DataX源码，自己编译
* (1)、下载DataX源码：
> git clone git@github.com:alibaba/DataX.git
* 通过maven打包：
> $ cd {DataX_source_code_home}
$ mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true
打包成功后的DataX包位于 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/
* 第二步：启动DataX
> $ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
$ python datax.py ./stream2stream.json

## 问题
### 字段类型问题
> postgresql "geom" "public"."geometry"
因为DataX 不支持数据库读取这种字段类型. 字段名:[geom], 字段名称:[1111], 字段Java类型:[java.lang.Object]. 请尝试使用数据库函数将其转换datax支持的类型 或者不同步该字段
因为DataX 不支持数据库写入这种字段类型. 字段名:[geom], 字段类型:[1111], 字段Java类型:[geometry]. 请修改表中该字段的类型或者不同步该字段

> 您的配置文件中的列配置信息有误. 因为DataX 不支持数据库读取这种字段类型. 字段名:[%s], 字段名称:[%s], 字段Java类型:[%s]. 请尝试使用数据库函数将其转换datax支持的类型 或者不同步该字段 .
* geometry类型数据迁移请移步 [geometry](https://t.zsxq.com/7MFqJIm)

##效果对比
* 通过DataX本地运行，迁移postgresql 包含geometry空间类型数据1088270条，用时1111s

通道数量 : 8
任务启动时刻 : 2019-12-09 12:52:02
任务结束时刻 : 2019-12-09 13:10:34
任务总计耗时 : 1111s
任务平均流量 : 517.35KB/s
记录写入速度 : 980rec/s
读出记录总数 : 1088270
读写失败总数 : 0

* 通过Navacat复制数据表，迁移postgresql 包含geometry空间类型数据1088270条，用时1917.623s

## geometry类型数据迁移
* geometry类型数据迁移请移步 [geometry](https://t.zsxq.com/7MFqJIm)

> 本文由作者pm1280415703:JAVA实验手册 发布,交流群：583284584！