Datax

datax 与sqoop的比较

1. 数据量方面，datax较sqoop支持的数据量更小
2. 支持的数据源，data使用插件式，支持的数据源更多
3. 社区的活跃度，datax阿里开源，社区活跃，sqoop目前已经停止维护
4. 运行方式，datax使用单进程多线程运行，sqoop基于MR，为分布式
5. 同步数据时，数据监控指标丰富

datax使用方法及其用途

使用方法：

• 生成需要全量同步每张表的的配置文件，为json格式，包括了使用的reader，writer类型，指定并发数
• 使用python 命令运行配置文件，同步数据
  用途：
• 离线数据仓库中从mysql同步数据到hdfs；从ads层同步数据到用于可视化的数据库mysql中

选用datax的原因

同datax和sqoop的比较

使用datax时遇到的问题

1. 从mysql导数据到hdfs时，遇到的null处理，开源的datax没有 提供HDFS Writer的null处理，默认的从mysql读取的null，存储为空字符串 '',而hive在null存储为 \N,导致读取数据失误，解决办法：在hive建立ods层表时指定将 ''识别为null，NULL DEFINED AS ''
2. 字段误读的问题
   mysql中存储数据时，使用了hive的的字段分割符或者其他特殊字符，比如\r\n，可使用datax的transfromer功能对数据进行转化

datax的优化

1. 内存提高
2. 同步表的并发多线程设置 直接指定： 我们用这种方式， 指定5

datax如何保证数据的一致性

1. 同步失败重试的功能，保证数据不丢
2. 提供了类事务的处理，在写数据时，修改文件的后缀，数据写入成功，修改文件的后缀为原本的格式，项目中mysql到hdfs，使用了gzip压缩；数据写入失败，删除临时文件