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Web分布式数据同步工具DataX-其他

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简介:
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。

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客服
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  • WebDataX-
    优质
    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可视化
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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。
  • DataX-Web:一站,轻松创建跨平台传输任务
    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
    优质
    DataX是一款开源的数据同步工具,用于实现不同场景下的数据通道搭建与数据迁移,支持多种异构数据库和存储系统的高效传输。 DataX是阿里巴巴集团内部广泛使用的一款离线数据同步工具/平台,支持包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)以及DRDS等各种异构数据源之间的高效数据同步功能。阿里云DataWorks的商业版本——数据集成,则是团队在阿里云上的商业化产品。
  • FlinkX:基于Flink的
    优质
    FlinkX是一款基于Apache Flink开发的数据集成工具,支持高效、可靠地在不同数据源间进行实时和批量数据传输。 FlinkX 招聘 Flink 研发工程师 职责: 1. 负责袋鼠云基于 Flink 的衍生框架数据同步 flinkx 和实时计算 flinkstreamsql 框架的开发; 2. 调研和把握当前最新大数据实时计算技术,将其中合适的引入到平台中以改善产品并提升竞争力。 职位要求: 1、本科及以上学历,至少3年Flink 开发经验;精通Java,熟悉Scala 和 Python 优先考虑。 2、深入理解 Flink 原理,并有基于 Flink 的二次源码开发经历,在开源社区贡献过Flink 源码者为佳; 3、具备机器学习或数据挖掘相关背景的候选人优先考虑; 4、能够快速掌握新技术,对编写高质量代码有着执着追求。 加分项: 1. 在 GitHub 或其他平台上有过成功的开源项目经验。
  • DataX-Web:一站,轻松创建跨平台任务(支持RDBMS、Hive、HBase等)
    优质
    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。
  • DataX在Windows下的BAT启动命令
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    本文介绍了如何在Windows操作系统下使用批处理文件(BAT)来启动和配置DataX数据同步工具,帮助用户轻松实现跨平台数据库间的高效数据传输。 在Windows下使用数据库同步工具DataX启动的批处理文件(bat)应放置于datax工具中的bin目录内。启动命令为:./start.bat /job/json文件名称.json,其中json文件位于datax目录中。
  • DataXWeb:解决方案
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    DataXWeb是一款专为大规模数据迁移与集成设计的高效工具,它基于DataX框架并加以优化,提供了一个直观易用的网页界面,支持多源异构数据库之间的无缝数据同步,适用于企业级数据仓库建设、大数据平台整合等多种场景。 DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的操作界面,降低用户使用 DataX 的学习成本,并缩短任务配置时间,避免配置过程中出现错误。用户可以通过页面选择数据源来创建相关任务。
  • DataX实战:MySQL至Hive
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    简介:本教程详细介绍如何使用DataX工具实现将MySQL数据库中的数据高效迁移至Hive的过程,涵盖配置文件编写及任务调度等关键步骤。 job: setting: speed: channel: 1 errorLimit: record: 0 percentage: 0.02 content: - reader:
  • 用于MySQL快速到HDFS的DataX开发.zip
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    本资源提供了一款高效的开源数据传输工具DataX,专为实现MySQL数据库与Hadoop分布式文件系统(HDFS)间的无缝、迅速的数据迁移设计。下载后可直接应用于大数据环境下的数据交换任务中。 人工智能与HDFS(分布式文件系统)结合可以实现高效的数据存储和处理能力,在大数据领域发挥着重要作用。通过利用AI技术优化数据管理流程,能够更好地支持机器学习、数据分析等应用需求,提高系统的整体性能和可靠性。同时,这也为研究者提供了更多探索新算法和技术的机会,推动了相关领域的进一步发展。