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DataX-Web：一站式数据同步工具，轻松创建跨平台数据传输任务

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简介：
DataX-Web是一款高效的数据同步工具，支持用户便捷地创建和管理跨平台的数据传输任务，实现数据无缝迁移。 DataX-Web 是在 DataX 之上开发的一款分布式数据同步工具，它提供了一个简单易用的操作界面，降低了用户使用 DataX 的学习成本，并缩短了任务配置时间，减少了配置过程中的错误。 通过页面选择数据源即可创建数据同步任务。该工具支持多种数据源类型，包括关系型数据库管理系统（RDBMS）、Hive、HBase、ClickHouse 和 MongoDB 等。对于 RDBMS 数据源，用户可以批量创建数据同步任务，并且能够实时查看数据的同步进度和日志信息，同时具备终止同步的功能。 该工具还集成了并二次开发了 xxl-job 功能，支持根据时间或自增主键进行增量数据同步。在执行器方面，它不仅支持集群部署模式，还能选择多节点路由策略，并且具有超时控制、失败重试和告警机制等特性；同时提供对 CPU 使用率、内存使用情况及系统负载的监控功能。 未来版本还会增加更多类型的数据源支持以及数据转换 UDF（用户定义函数）、表结构同步等功能，进一步满足复杂的业务场景需求。

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  • DataX-Web：一站式数据同步工具，轻松创建跨平台数据传输任务
    优质
    DataX-Web是一款高效的数据同步工具，支持用户便捷地创建和管理跨平台的数据传输任务，实现数据无缝迁移。 DataX-Web 是在 DataX 之上开发的一款分布式数据同步工具，它提供了一个简单易用的操作界面，降低了用户使用 DataX 的学习成本，并缩短了任务配置时间，减少了配置过程中的错误。 通过页面选择数据源即可创建数据同步任务。该工具支持多种数据源类型，包括关系型数据库管理系统（RDBMS）、Hive、HBase、ClickHouse 和 MongoDB 等。对于 RDBMS 数据源，用户可以批量创建数据同步任务，并且能够实时查看数据的同步进度和日志信息，同时具备终止同步的功能。 该工具还集成了并二次开发了 xxl-job 功能，支持根据时间或自增主键进行增量数据同步。在执行器方面，它不仅支持集群部署模式，还能选择多节点路由策略，并且具有超时控制、失败重试和告警机制等特性；同时提供对 CPU 使用率、内存使用情况及系统负载的监控功能。 未来版本还会增加更多类型的数据源支持以及数据转换 UDF（用户定义函数）、表结构同步等功能，进一步满足复杂的业务场景需求。
     
  • DataX-Web：一站式数据同步工具，轻松创建跨平台任务（支持RDBMS、Hive、HBase等）
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    DataX-Web是一款强大的一站式数据同步解决方案，提供用户友好的界面以创建和管理在不同数据源之间的传输任务，包括关系型数据库(RDBMS)、大数据处理系统(Hive)及列式存储库(HBase)等。 DataX Web 是在 DataX 之上开发的一款分布式数据同步工具，提供了一个简单易用的操作界面，旨在减少用户使用 DataX 的学习成本，并缩短任务配置时间以避免错误发生。通过页面选择数据源即可轻松创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse 和 MongoDB 等多种数据源类型。对于 RDBMS 数据源，还提供了批量创建功能；用户可以实时查看进度和日志，并且有终止同步的操作选项。 DataX Web 集成了并二次开发了 xxl-job 功能，支持根据时间或自增主键进行增量数据同步。此外，“执行器”模块也具备部署、多字节路由策略选择、超时控制、失败重试和中断机制等功能，并且可以监控任务依赖关系及执行器的 CPU 使用率、内存使用量以及负载情况等。 未来，该工具计划增加对更多种类的数据源的支持，提供数据转换用户定义函数（UDF）、表结构同步功能以及其他复杂业务场景下的解决方案。系统要求 Java 8 及 Python 2.7 的环境配置，如需支持 Python3，则需要进行相应的修改和重写。
     
  • Web分布式数据同步工具DataX-其他
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    DataX是一款优秀的开源工具，用于实现不同应用场景中的多种异构数据源之间稳定高效的数据同步。它适用于大数据平台间的批量数据传输。 DataX Web 是一款建立在 DataX 之上的分布式数据同步工具，它提供了一个直观易用的操作界面以降低用户使用 DataX 的学习门槛，并缩短任务配置时间，避免了配置过程中可能产生的错误。 该系统允许用户通过页面选择所需的数据源来创建数据同步任务。对于 RDBMS 数据源而言，还支持批量生成同步任务的功能；同时提供了实时查看数据同步进度和日志的能力以及终止正在运行的任务的选项。此外，DataX Web 集成了 xxl-job 并进行了二次开发，使用户能够根据时间或自增主键进行增量的数据同步。 关于执行器的支持，它不仅支持集群部署模式，并且提供多种路由策略选择、超时控制机制、失败重试功能以及故障报警等特性。此外还具备任务依赖管理能力及对执行器的 CPU 和内存负载监控等功能。 未来版本计划增加更多数据源的支持和更复杂的数据转换UDF（用户定义函数）、表结构同步以及追踪数据血缘关系的功能，以满足更为复杂的业务需求场景。 DataX Web 的安装环境要求如下： - 语言：Java 8 (建议使用 jdk 版本1.8.201 或以上) - Python: 支持版本为Python 2.7；若需支持 Python3，则需要替换 datax/bin 下的三个python文件 - 环境系统：MacOS, Windows,Linux - 数据库：MySQL5.7 DataX Web 的主要功能包括： 1. 构建 DataX Json 文件并通过Web界面完成。 2. 将生成的任务数据保存在数据库中，方便任务迁移和管理； 3. 实时查看抽取日志，具有类似 Jenkins 日志控制台的输出能力； 4. 展示DataX运行记录，并允许用户通过页面操作停止作业执行； 5. 支持 DataX 定时任务配置及状态修改功能（启动/停止）。 6. 采用中心式设计支持集群部署 7. 分布式执行器能够自动注册并被调度节点发现； 8. 提供丰富的路由策略和阻塞处理策略，以应对高并发场景下的复杂需求； 9. 支持任务超时控制及失败重试机制，并可自定义相关参数设置。 10. 内置邮件告警机制同时支持扩展其他类型的通知方式（如短信、钉钉等）； 11. 系统内置用户管理模块，允许管理员和普通用户角色切换； 12. 支持任务依赖配置，实现基于父级任务成功执行后触发子任务自动运行的功能。 13. 提供详细的调度报表及实时监控界面查看资源使用情况； 14. 能够指定增量字段并根据定时策略获取数据区间以确保数据同步的安全性； 15. 允许用户配置 DataX 启动 JVM 参数，并提供手动测试功能验证连接是否成功。 16. 提供常用任务的模板化创建选项，简化 JSON 文件构建过程； 17. 支持 Hive、MongoDB 和 HBase 等多种数据源类型； 18. 通过环境变量自动获取 DataX 目录路径，在集群部署中无需指定 JSON 及日志目录。 19. 针对增量任务提供动态参数配置功能，支持根据业务场景灵活调整分区策略； 20. 扩展了 Shell、Python 和 PowerShell 等脚本类型的任务执行； 21. 提供图形化的 CPU 内存负载监控页面以方便管理员查看资源使用状态。
     
  • DataX-Web数据同步可视化工具
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    DataX-Web是一款基于DataX开发的数据同步可视化工具，提供直观的操作界面，简化了复杂的数据传输任务。它支持多种数据库和存储系统间的高效数据迁移与同步，广泛应用于大数据平台的数据集成场景中。 DataX-Web是一个可视化的数据同步工具，能够实现跨数据库的数据同步功能。该项目在实际使用中表现良好，大家可以放心下载。
     
  • Common-DataX：利用DataX实现的通用数据同步微服务，通过一个RESTful接口完成所有常用数据同步任务
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    Common-DataX是一款基于DataX开发的数据同步微服务工具，提供统一RESTful接口支持各类常用数据源之间的高效、灵活和安全的数据迁移与整合。 该项目已不再维护，请参考更新后的项目datax-admin以及common-datax。 基于阿里DataX开发了一个通用的数据同步微服务，可以创建前台页面，并根据reader和writer自动进行数据同步。本项目适用于数据量较少的情况使用；若数据源较多，则请参照下面的设计思路： 由于阿里DataX存在以下缺点： - 不够自动化 - 需要手写json文件 - 手动运行job 为了节省时间，该项目提供了以下功能： - 提供通用的数据抽取RESTful接口； - HDFS自动创建数据库、表及分区； - 利用FreeMarker模板自动生成JSON文件； - 自动执行Python脚本运行Job； - 集成Azkaban进行调度管理。 例如：从MySQL同步到Hive，可以选择需要同步的MySQL表和字段信息，并输入导入至Hive的目标库、表及分区等信息。无需提前在Hive中创建数据库、表或分区；系统会根据要导出的MySQL表及其字段类型自动创建相应的Hive库、表及分区，然后执行数据迁移任务。
     
  • 类似于阿里云数加产品的基于DataX数据同步任务调度工具
    优质
    这款工具类似于阿里云“数加”产品中的功能模块，专为DataX设计的数据同步任务提供高效的调度解决方案。 基于DataX的数据同步任务调度工具支持自定义定时任务，并使用crontab表达式。用户可以自由添加DataX数据同步任务。该项目的GitHub地址提供了安装和使用的详细信息：https://github.com/luoce/bt-ware-datasync-datax。
     
  • Java Web平台的数据库同步系统
    优质
    本系统基于Java Web技术开发，旨在实现跨数据库平台的数据实时同步与更新。它采用高效的数据传输协议和安全加密措施，在保证数据一致性的同时提供稳定的服务体验。 功能：同步不同数据库之间的数据，例如从 PostgreSQL 到 Oracle 或者 Oracle 之间互相同步，并不限于此，支持用户自定义配置。实现方法是在主线程中创建多个子线程，每个子线程专门负责同步一张表的数据。提供一个 Web 页面用于监控各个子线程的运行状态，允许单独开启或关闭特定的子线程以及同时启动或者停止所有子线程的操作。每个子线程可以独立设置轮询检测的时间间隔，并且可以在配置文件中选择是否启用某个具体的子线程。
     
  • 数据传输服务工具
    优质
    数据传输服务工具是一款高效便捷的应用程序，专为用户提供快速、安全的数据传输解决方案。它支持多种文件格式和大容量数据的即时传输与同步，适用于个人及企业用户，是提升工作效率的理想选择。 实现跨网络数据通讯可以解决公网固定IP的问题，并且能够有效应对现场DTU无线设备联调测试中的挑战。
     
  • 数据传输工具DataX执行流程详解.pdf
    优质
    本PDF文档深入解析了DataX的数据传输工具执行流程，帮助用户全面理解其工作原理和操作步骤，适用于需要高效进行大数据迁移与交换的技术人员。 DataX是阿里巴巴开源的数据集成工具，旨在解决数据异构、分布式存储及复杂处理问题。以下是关于其执行流程的详细解读： 1. 配置加载：DataX启动后首先会读取配置文件，该文件包含Job、Plugin和Core的相关设置信息。ConfigurationParser解析这些配置并将其转换为内部格式，并进行合法性校验。 2. 获取VM信息：接下来，程序获取虚拟机（JVM）的信息，包括内存堆栈等数据。 3. Engine启动：Engine作为DataX的核心组件负责执行任务。它接受命令行参数如job、jobid和mode来决定运行模式（standalone或distributed）。 4. 插件加载：在引擎初始化之后，会加载Reader、Writer以及Transformer插件，并设置其配置信息以便使用。 5. JobContainer处理： - 初始化阶段：启动Reader与Writer。 - 准备阶段：执行prepare操作，为任务的正式运行做准备。 - 切分阶段：将整个Job划分为多个子任务以实现并行化计算。 - 调度阶段：安排和分配这些子任务给相应的插件去完成。 - 后处理阶段：进行post操作如清理工作等，确保所有步骤按预期执行完毕。 - 销毁阶段：释放资源，并结束JobContainer的生命周期。 6. 统计信息输出：在流程结束后，DataX会生成并展示包括运行时间、内存使用情况在内的统计数据报告给用户。 整个过程涉及到了众多组件和插件之间的紧密协作。理解这一执行路径对有效利用DataX进行数据迁移至关重要。
     
  • SQL Server 跨数据库数据同步
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    本教程介绍如何使用SQL Server实现跨不同数据库的数据同步方法和技巧，帮助用户高效管理分布式数据环境。 最近有个需求是要跨库进行数据同步，两个数据库分布在两台物理计算机上。自动定期同步可以通过SQL Server代理作业来实现，但需要编写一个存储过程以处理同步逻辑。这里使用的不是opendatasource方法，而是使用链接服务器来实现的。这个存储过程创建在IP1:192.168.0.3服务器上，目的是将视图v_custom中的客户信息同步到IP2:192.168.0.10服务器上的t_custom表中。逻辑是如果不存在则插入数据，存在则更新字段。 创建存储过程如下： ```sql create PROCEDURE [dbo].[p_pm_项目平台客户批量同步到报销平台]( @destserver nvarchar( ``` 请注意，在实际应用过程中需要根据具体情况补充完整上述存储过程的定义和实现细节。