1.如何评价datax的码开应用?
2.DataX安装部署
3.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
4.工具Datax的基本概念（初识ETL工具）
5.DataX任务容器
6.SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究

如何评价datax的应用?

       为了改进datax任务进度信息展示方式，我们计划对源码进行改造，码开将实时任务进度信息结构化存储在redis服务器中，码开让前端通过轮询实时从redis中获取进度信息，码开从而提供给用户更友好的码开体验。

       在分析datax任务进度信息的码开书架功能源码打印逻辑时，我们发现这些信息首先被task group汇总收集，码开然后由job进一步汇总收集。码开因此，码开job能够收集并汇总所有任务的码开进度信息。

       进一步探究，码开我们了解到JobContainer依赖的码开Scheduler会周期性打印job收集汇总的进度信息。具体实现可见于源码中的码开com.alibaba.datax.core.job.scheduler.AbstractScheduler#schedule函数，以及com.alibaba.datax.core.statistics.container.communicator.job.StandAloneJobContainerCommunicator#report函数。码开

       了解了datax的码开hook机制后，我们能够设计实现从datax实时获取并持久化进度信息至redis的功能。关键在于，我们可以在打印进度信息的时机触发invokeHook方法，通过配置信息和进度信息作为参数，调用自定义实现的Hook类的invoke方法。具体地，我们设计了一个名为RedisReportHook的自定义Hook类，用于将进度信息持久化至redis。

DataX安装部署

       DataX安装部署涉及文档查阅、工具包下载、解压目录选择、编译源码、创建配置文件、启动DataX等步骤。首先，访问DataX的用户指南文档，获取安装部署的具体信息。文档地址位于 DataX/userGuid.md at master · alibaba/DataX。部署前需满足相关需求。

       选择合适的下载地址获取DataX工具包，直接下载后解压至本地，进入bin目录即可运行同步作业。或下载源码并自行编译。源码需要留哪些编译步骤包括下载源码、使用maven进行打包。打包成功后，日志会显示DataX包位于指定路径，通常位于 { DataX_source_code_home}/target/datax/，并呈现特定目录结构。

       配置文件创建是关键步骤，文件应采用json格式。使用命令查看配置模板，根据模板内容，手工或借助工具生成所需的json配置文件，确保内容完整、准确。

       启动DataX前，确保所有依赖环境已经准备就绪。启动DataX后，系统将按照配置文件执行同步作业，同步过程的详细日志记录在控制台输出中。注意查看日志，及时发现并解决问题，以确保数据同步过程顺利无误。

       在实际部署过程中，可能会遇到各种问题，如依赖缺失、配置文件错误、权限问题等。解决问题时，建议仔细检查文档、日志和配置文件，确保每一步操作准确无误。此外，定期更新DataX版本，以获得最新的功能和修复已知问题，提高数据同步的稳定性与效率。

如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?

       在处理数据时，我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中，进程调度算法源码如果涉及到使用datax进行数据迁移，且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型，那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。

       在JAVA中，主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中，float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下，可以提供较高的运算效率，但当涉及到金融等场景需要精确计算时，必须使用BigDecimal。

       Hive支持多种数字类型数据，如FLOAT、DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的，允许设置精度和标度，适用于需要高度精确计算的场景。

       若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型，关键在于修改datax源码，增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤：

       1. **修改HDFS Reader**：在处理Hive ORC文件时，需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法，如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤，确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容，支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，因此可以实现不修改HDFS Reader代码，直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时，将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型，HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段，将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，确保后续写入操作的精度。

       2. **修改HDFS Writer**：为了支持写入数据到Hive ORC文件中的大能指标源码DECIMAL字段，同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal，基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容，将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。

       综上所述，通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件，实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持，确保数据迁移过程的准确性和完整性，从而满足复杂数据迁移场景的需求。

工具Datax的基本概念（初识ETL工具）

       ETL技术的实质是将数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。DataX是由阿里巴巴研发并开源的异构数据源离线同步工具，能实现不同数据源之间的数据同步，包括关系型数据库、NoSQL数据存储、无结构化数据存储、时间序列数据库以及阿里的云数仓数据存储。DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，用于在阿里巴巴集团内广泛使用的离线数据同步工具/平台，支持包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS等各种异构数据源之间的高效数据同步。

       DataX采用Framework + plugin的架构，数据同步步骤将数据的读取、写入操作抽象为由Reader/Writer插件处理，比比爱书者源码纳入整个同步框架。其核心组件包括Job、Task、Channel以及Transformer。

       Job代表数据同步任务；Task代表运行一个单独的同步线程，该线程使用一个Channel作为Reader与Writer的数据传输媒介；数据流转方向为Reader—>Channel—>Writer。

       Transformer模式提供强大的数据转换功能，DataX内置丰富数据转换实现类，用户可根据自身需求扩展数据转换。

       DataX的安装部署可选择直接下载工具包或下载源码自主编译。下载后解压至本地目录即可运行同步作业。自检脚本为：python { YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py { YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json。

       若数据源同步遇到格式不匹配问题，可以修改相应的reader与writer代码，然后maven编译，后续会提供具体源码修改示例。

       DataX的源码可在gitee上找到，以解决github地址在国内可能存在的连接问题。参考网址提供了更多关于ETL工具-Datax的资源。

DataX任务容器

       DataX任务容器涉及的源码分析如下：

       在DataX中，判断容器是否为job或taskGroup类型，这一步骤是通过容器执行源码实现的。DataX提供两种容器类：taskGroupContainer和jobContainer，它们都是抽象类AbstractContainer的实现。

       抽象类AbstractContainer中定义了一个抽象方法start，这个方法在容器启动时被调用。

       任务容器的执行流程如下：当任务容器被启动后，它会按照任务生命周期的每个阶段进行执行。这是单个数据任务的调度过程，通常依赖数据任务调度DAG实现。尽管开源的DataX调度功能较为基础。

SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究

       核心概念

       SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或依赖注入，主要包括以下两点：

       数据处理过程大致分为输入 -> 转换 -> 输出，更复杂的数据处理实质上也是这些行为的组合。

       内核原理

       SeaTunnel将数据处理的各种行为抽象成Plugin，并使用SPI技术进行动态注册，设计思路保证了框架的灵活扩展。在以上理论基础上，数据的转换与处理还需要做统一的抽象，如著名的异构数据源同步工具DataX，也对数据单条记录做了统一抽象。

       SeaTunnel V1架构体系中，由于背靠Spark和Flink两大分布式计算框架，框架已经为我们做好了数据源抽象的工作，Flink的DataStream、Spark的DataFrame已经是对接入数据源的高度抽象。在此基础上，我们只需要在插件中处理这些数据抽象即可。同时，借助Flink和Spark提供的SQL接口，还可以将每次处理完的数据注册成表，方便用SQL进行处理，减少代码的开发量。

       实际上，SeaTunnel的最终目的是自动生成一个Spark或Flink作业，并提交到集群中运行。

       SeaTunnel连接器V1 API解析架构概览

       目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V1 API所在的模块如图所示：

       seatunnel-api-base

       在基础模块中，有以下代码：

       为了更清晰地理解这些类之间的关系，笔者制作了一张简单的UML类图：

       整个API的组成可以大体分为三部分：构建层接收命令参数构建执行器，执行器初始化上下文，上下文注册插件并启动插件，至此，整个作业开始运行。

       seatunnel-api-spark

       在Spark引擎API层有以下代码：

       同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：

       整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。

       seatunnel-api-flink

       在Flink引擎API层有以下代码：

       同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：

       整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。

       SeaTunnel连接器V1运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：

       与连接器V1有关的模块如下：

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V1的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}.sh开始，用户将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码。

       执行原理SparkFlinkSeaTunnel连接器V2 API解析架构概览

       目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V2 API所在的模块如图所示：

       数据抽象

       SeaTunnel连接器V2 API在数据层面做了抽象，定义了自己的数据类型，这是与连接器V1最大的不同点。连接器V1使用的是引擎数据抽象的能力，但连接器V2自己提供了这个异构数据源统一的能力。

       在所有的Source连接器和Sink连接器中，处理的都是SeaTunnelRow类型数据，同时SeaTunnel也对内设置了数据类型规范。所有通过Source接入进来的数据会被对应的连接器转化为SeaTunnelRow送到下游。

       API Common

       在API common包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       具体接口中有哪些方法，读者可以自行阅读对应类的源码，在此不再赘述。

       API Source

       在API source包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       API Sink

       在API sink包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       小结

       连接器V2在架构分层上与计算引擎进行解耦，定义了自己的元数据定义以及数据类型定义，在API层和计算引擎层增加了翻译层，将SeaTunnel自定义的数据源通过翻译层接入到引擎中，从而真正实现接口和引擎分离的目的。

       SeaTunnel连接器V2运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：

       与连接器V2有关的模块如下：

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V2的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}-new-connector.sh开始，用户根据将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码，连接器V2和连接器V1的启动流程基本一致。

       SeaTunnel V2 on Spark

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，在翻译层实现了Spark DataSource API V2，翻译层使得Spark可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Spark的目的。

       关于Spark DataSource API V2的详细信息，读者可以参考：/session/apache-spark-data-source-v2。由于这篇文章的主题并不是介绍Spark的特性，所以在此不再赘述。

       SeaTunnel V2 on Flink

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，同时在翻译层实现了Flink source function和Flink sink function。翻译层使得Flink可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Flink的目的。

       关于Flink source Function和Flink sink function的详细信息，读者可以参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1./docs/dev/datastream/sources/#the-data-source-api。由于这篇文章的主题并不是介绍Flink的特性，所以在此不再赘述。

       执行原理

       Source连接器接入数据源为SeaTunnelRow，Translation层转换SeaTunnelRow数据源为各种计算引擎内部的数据源，Sink连接器接收计算引擎内部转换好的SeaTunnelRow数据源并写入到目标数据源中。

       V1 API vs V2 API未来展望

       目前社区正在做的事情：

       未来目标：

       最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

       成数据集成任务 3. 更多调度平台无缝接入

       最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

大数据技术之Datax

       分享大数据技术之Datax的使用与特性，旨在解决大数据生产环境中的数据同步需求。Datax是阿里巴巴开源的异构数据源离线同步工具，支持多种数据源之间的数据同步，包括关系型数据库、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等。

       Datax的核心设计思路是将复杂的同步链路转变为星型数据链路，作为中间传输载体实现数据同步。采用Framework + plugin架构，将数据源读取和写入抽象为Reader/Writer插件，使得框架负责内部的序列化传输、缓冲、并发、转换等，而数据采集和落地核心操作则由插件执行。

       Datax拥有全面的插件体系，支持主流数据库、NoSQL、大数据计算系统等，提供丰富的数据源参考指南。单个数据同步作业由Job模块管理，启动进程完成整个同步过程。Job模块负责数据清理、子任务切分、TaskGroup管理等，将单一作业拆分为多个Task并行执行。每个Task由TaskGroup启动，执行Reader-Channel-Writer线程完成同步任务。

       Datax快速入门指南提供下载地址和源码地址，需满足前置要求并完成安装。类图展示了Datax的启动流程，包括解析配置、设置参数、启动Engine、初始化reader和writer插件、切分任务、执行任务等步骤。Datax-web是基于Datax开发的分布式数据同步工具，提供用户界面，简化任务配置，支持多种数据源，提供同步进度、日志查看及终止功能，并集成时间、增量同步功能。

       Datax-web的搭建教程可在官网找到，如遇疑问可直接联系作者。Datax与Datax-web结合使用，能够实现大数据采集模块的自动化和高效同步，减少开发成本。

       以上内容仅为Datax技术概览，更多深入细节和实践案例将在后续文章中分享。希望读者在大数据领域取得成就，收获满满。我是脚丫先生，期待与您下期再见。