适用场景

datax配合datax_web可进行 1 历史数据迁移；2 亿万数据大库切成小库等数据抽取的场景操作。

    （更适合全量数据的场景，增量建议用canal，datax也可实现每日同步数据）

一 官方文档

datax         https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.mdgithub.com
datax-web https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/blob/master/userGuid.md

【得物技术】MySQL多表关联同步到ES的实践

使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore（原OTS）优化指南-InfoQ

二 环境准备

windows python环境 datax项目 datax_web项目

我个人电脑环境

win10

 python3.8.5  （或可python2环境）

 datax项目          链接：https://pan.baidu.com/s/1KfRU5SJas0C94x84W6s5IQ  提取码：9aok    （里面有一些使用说明）

 datax_web项目 链接：https://pan.baidu.com/s/1cNcMqdQwdRJxABBBUNE2qA  提取码：xpaj

三 项目相关配置

 1 datax项目 

1.1 先配置 D:\datax\job 目录下的job中的reader、writer。就理解成用navicat新建mysql连接

1.2 在D:\datax\bin 目录下cmd 运行 datax.py 脚本，即可运行成功。

    输入命令如：python  D:\datax\bin>python D:\datax\bin\datax.py D:\datax\job\job.json

    运行如图：

运行成功后如下图：

    注意：python2环境python3环境运行适配的脚本版本有所不同，可在官网下载。  官网python3脚本下载路径 datax-web/doc/datax-web/datax-python3 at master · WeiYe-Jing/datax-web · GitHub

 2 datax_web项目

 2.1 修改配置 

    D:\IdeaProjects\datax-web\datax-admin\src\main\resources\application.yml

    修改数据源配置

    修改邮箱配置（可选）

    修改打印日志配置

    D:\IdeaProjects\datax-web\datax-executor\src\main\resources\application.yml

    修改端口、日志路径等相关配置

    D:\IdeaProjects\datax-web\datax-admin\src\main\resources\bootstrap.properties

2.2 需要启动两个Application

    DataXAdminApplication    DataXExecutorApplication

2.3 打开网址

    打开 http://10.1.28.108:8080/index.html  即可访问。    

    成功运行如图：

四 任务从开始到运行

1 项目管理中创建项目

2 执行器管理中新建执行器（建议采用手动录入的方式）

3 数据源管理中新建数据源

4 任务管理中Datax任务模板创建

5 任务构建

构建成功后会自动在任务管理中添加一个任务。 这时候可以打开进行编辑，内容如下

没啥问题就点击操作按钮

点击执行一次，之后点击查询日志即可看job的运行情况。

注意：如果重复执行会报存在脏数据，主键唯一。执行到一半停止再次执行的情况，正在测试。

6 任务批量构建

点击下一步就会批量创建完成。之后也可在任务管理中进行job的调整等。

五 datax性能优化和job中的参数说明

                                                                                                            全剧终。

                                                                                                                                                                                                                   谢谢观看。

    未完待续

datax的性能优化

https://www.infoq.cn/article/rlQy_c79DH3B7HXFcrbF