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

日期格式: <param key="dtfmt" value="yyyy-MM-dd hh24:mi:ss"/>

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

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

淘宝异构数据源数据交换工具 DataX 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. 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/O

#!/bin/bash[ ! -d /opop ] && mkdir /opopcd /opopwget http://192.168.1.129/package/DataX/{jdk11.0.2.tar.gz,maven-3.6.tar.gz,datax.tar.gz}tar -zxvf jdk11.0.2.tar.gz -C /usr/local/echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/jdk-11.0.2/' >> /etc/profileec

简介 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.Oracle.HDFS.Hive.OceanBase.HBase.OTS.ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能.DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github. DataX安装部署及小试 1.下载压缩包 下载页面地址:https://github.com/alibaba/DataX 在页面中[Quick Start]--->[Download DataX下载地址]进

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlwriter/doc/mysqlwriter.md https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/oraclewriter/doc/oraclewriter.md [root@OracNode1 job]# vim mysql2oracle.json { "job": { "content": [ { "reade

阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍 一. DataX3.0概览 ​ 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.MaxCompute(原ODPS).HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定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.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Dat

# 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

首先需要注意的是DATAX是通过JDBC的方式读取ORACLE数据,然后通过OCI的方式写数据,DX也可以通过JDBC写的方式进行,但是OCI比JDBC速度更快.   进入DataX安装目录的bin目录,执行命令 ./datax.py -e 输入交换数据数据库对应的代码,它会自动生成相应的xml配置文件   编辑配置文件参数,有"?"的是必须配置的,默认的可以保持不变 执行代码: vi /home/taobao/datax/jobs/oraclereader_to_oraclewrit

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

1.DataX介绍 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.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 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

Alibaba DataX 源码编译 标签(空格分隔): ETL DataX简介 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. 当前使用现状 DataX在阿里巴巴集团内被广泛使用,承担了所有大数据的离线同步业务,并已持续稳定运行了6年之久.目前每天完成同步8w多道作业,每日传输数据量超过300TB.此前已

DataX是阿里云推出的一款开源的ETL工具,通过配置json文件实现不同数据库之间的数据同步.先有需求是从Sqlserver同步数据到Oracle,网上关于DataX的介绍很多. 框架设计 DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建.将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中. Reader:Reader为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework.  Writer: Writer为数据写入模

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

[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

     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 

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

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: