<p>关键词:大数据、数据集成、数据调度</p>
整体说明
在调研了 DolphinScheduler 之后,在项目上实际使用了一段时间,有了一些使用Datax做数据集成的实际经验,分享如下。
一、前置条件
- Datax安装: 见 《Datax安装步骤及优劣势分析》
- 在同一台服务器: DolphinScheduler 需要执行 Python 来调用 Datax,无法跨服务器,所以 Datax 需要和 DolphinScheduler 在同一台服务器上
二、环境配置
- DolphinScheduler 环境配置 Datax
按照如图顺序依次点击新增 Datax环境
在编辑页面填写 Python 执行路径 和 Datax执行路径,具体内容如下:
export PYTHON_LAUNCHER=/usr/bin/python
export DATAX_LAUNCHER=/home/datax/bin/datax.py
配置结果如下图片
三、数据集成配置
3.1、源中心
- 来源数据库: 配置好来源数据库连接
- 目的数据库: 配置好目的数据库连接
3.2、Datax任务配置
-
创建工作流
-
添加 Datax 组件
配置名称 和 环境信息图片
配置来源库及自定义SQL 和 目的库目的表图片
保存,之后,保存任务,上线任务
- 运行测试任务,运行成功
- 查看日志,数据集成成功
四、方案优势
- 可视化配置页面: 在可视化页面配置自定义SQL.来选择源表字段,再也不用编辑 Datax 自带的 JSON 文件了
- 服务器无侵入性: 当我们编辑 Datax 自带的 JSON 文件时,不可避免的需要服务器的相关权限,需要上传文件等,对服务器有侵入性,一般生产环境,没有这么高的权限
- 开源方案,成本低: 无论是Datax 还是 DolphinScheduler 都是开源产品,不需要额外付钱
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