datax小记

datax是一个搬数据的框架，是阿里巴巴公司的开源的框架，主要就是用来搬数据，多数据源之间的数据的处理。

datax的使用：

datax主要通过json文件来配置job，json的格式如下：

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "sliceRecordCount": ""
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "streamwriter", 
                    "parameter": {
                        "encoding": "", 
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": ""
            }
        }
    }
}

上面就是一个简单的job文件，可以看出一个job包含reader和writer两个部分，初次接触datax的json文件时，感觉跟spring-batch很相似，都是分为一个一个的job，而且都包含reader和writer。但是datax与batch是不一样的，datax只是一个搬数据的数据同步工具，而batch是批量处理工具，batch可以对读到的数据进行处理，而datax没有这个功能，只能转移数据，读到的数据是什么，写出来就是什么。

datax是一个支持拓展插件的框架，也就是说datax是可以配置的，如果现有的插件满足不了需求，我们完全可以自己编辑插件。

datax的reader包括有：mysqlreader，txtfilereader，ftpreader，streamreader.....等，这些都是datax已经开发的插件，响应的writer有mysqlwriter，txtfilewriter，streamwriter....

具体不一一介绍，可以自己查询，json配置文件注释：

/*一个json就是一个job，一个job主要包含：
content,setting 两个属性*/
{
  "job": {
    /*content是job的核心，主要放reader和writer插件*/
    "content": {
      /*raader插件*/
      "reader": {},
      /*writer插件*/
      "writer": {}
    },
    /*setting主要用来设置job的基本设置*/
    "setting": {
      /*speed流量控制*/
      "speed": {
        "channel": 1, /*同步时候的并发数*/
        "byte": 1024 /*同步时候的字节大小，影响速度，可选*/
      },
      /*脏数据控制*/
      "errorLimit": {
        "record": 10,/*脏数据最大记录数阈值*/
        "percentage": 0.05 /*脏数据占比阈值*/
      }
    }
  }
}

json的reader和writer内容根据插件不同而变化，具体查询官网。

来源：https://www.cnblogs.com/Zs-book1/p/12255265.html