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

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

在使用datax的oraclewriter时,由于对oracle的不熟悉,以及c++编译的不熟悉,颇费了一些周折.在此,记录一下,供再次使用的人参考. 1.oracleWriter :oracle提供了OCCI接口,便于直接往oracle里load数据,但是是c++的接口,所以,datax的oracleWriter通过对cpp代码的包装,使用JNI的方式去调用. 2.oracleJdbcWriter使用起来就简单多了,后面附上代码,不再赘述. 准备工作为:oracle客户端的安装和liborac

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

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

DataX的安装及使用 目录 DataX的安装及使用 DataX的安装 DataX的使用 stream2stream 编写配置文件stream2stream.json 执行同步任务 执行结果 mysql2mysql 编写配置文件mysql2mysql.json 执行同步任务 mysql2hdfs 编写配置文件mysql2hdfs.json hbase2mysql mysql2hbase mysql2Phoenix 在Phoenix中创建STUDENT表 编写配置文件MySQLToPhoenix.

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"

不说过程了,直接说结果!一对相连接的channel-HdfsSink,无意间配置如下:...agent.channels.common-channel.transactionCapacity=10...agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.batchSize=20 简单测试之后发现flume报如下异常,倒也正常…… [2015-12-17 11:42:09:694 ERROR][org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HD

以hdfsreader到hdfswriter为例进行说明: 1.datax的任务配置文件里需要指明使用的hadoop的配置文件,在datax+hadoop1.X的时候,可以直接使用hadoop1.X/conf/core-site.xml; 但是当要datax+hadoop2.X的时候,就需要将hadoop2.X/etc/core-site.xml和hadoop2.X/etc/hdfs-site.xml合成一个文件,同时可以命名为hadoop-site.xml. 2.在合成的hadoop-site

在最小化日志操作解析,应用的文章中有朋友反映生成测试数据较慢.在此跟大家分享一个简单的应用,在生成数据过程中采用批量提交的方式以加快数据导入. 此应用不光生成测试数据上,在BCP导入数据中,复制初始化快照过程中等都可以根据系统环境调整 batchSize 的大小来提高导入/初始化速度. 应用思想:这里简单介绍下组提交概念,由于关系型数据库依靠日志来保证数据完整性,即先写日志,每当一个事务完成时就需要commit日志刷入磁盘,在高并发短小事务的前提下由于日志频繁落盘导致整体写吞吐下降.用Group

[推荐]DataX.DbSync和Timetunnel学习贴 一 DataX 二 DbSync 三  Timetunnel TimeTunnel :http://code.taobao.org/p/TimeTunnel/wiki/index/ 淘宝开源timetunnel入门文档.pdf TimeTunnel在linux环境下的搭建:   http://wenku.baidu.com/view/f8173e795acfa1c7aa00cc65?fr=prin 淘宝实时数据传输平台: TimeTu

深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次: 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteratio

     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 

类关系: User N~1 Group 测试代码: System.out.println("1"); List stuList = session.createQuery("from User s where s.password ='123'").list(); //(1) System.out.println("2"); for(Iterator it = stuList.iterator(); it.hasNext();){ User st

(1)100W条insert语句在一个连接内一句一句加 花了01:17:19.0542805 (2) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=500 耗时:00:03:29 (3) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=10000 耗时:00:00:48.8999099 (4) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=100000 耗时:00:00:15.7574742 (5) SqlBulkCopy 插入10

搭建环境:     Java > =1.6     Python>=2.6 <3     Ant     Rpmbuild     G++     编译DataX: 进入rpm文件夹内 执行安装engine   rpmbuild -ba t_dp_datax_engine.spec   如果系统提示找不到rpmbuild命令,用yum install rpmbuild安装 编译成功   然后安装 rpm -ivh /usr/src/redhat/RPMS/noarch/t_dp_data

DataX介绍 DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换. 目前成熟的数据导入导出工具比较多,但是一般都只能用于数据导入或者导出,并且只能支持一个或者几个特定类型的数据库. 这样带来的一个问题是,如果我们拥有很多不同类型的数据库/文件系统(Mysql/Oracle/Rac/Hive/Other…), 并且经常需要在它们之间导入导出数据,那么我们可能需要开发/维护/学习使用一批

我不知道你用flume读者熟悉无论这两个概念 一开始我是有点困惑,? 没感觉到transactionCapacity的作用啊? batchSize又是干啥的啊? -- -- 带着这些问题,我们深入源代码来看一下: batchSize batchSize这个概念首先它出如今哪里呢? kafkaSink的process方法 HDFS Sink watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2ltb25jaGk=/font/5a6L5L2T/fontsiz

淘宝异构数据源数据交换工具 DataX 阅读目录 DataX是什么? DataX用来解决什么? DataX特点? DataX结构模式(框架+插件) DataX在淘宝的运用 DataX是什么? DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换,由淘宝数据平台部门完成. 回到顶部 DataX用来解决什么? 目前成熟的数据导入导出工具比较多,但是一般都只能用于数据导入或者导出,并且只能支持

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: