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一、Datax
1.1 DataX 3.0概述
DataX3.0是一个异构数据源离线同步工具，可以方便的对各种异构数据源进行高效的数据同步。 其github地址为：
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md
GitCode - 开发者的代码家园https://gitcode.com/alibaba/datax/overview
1.2 DataX3.0框架设计
DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX自身作为中间传输载体负责连接各种数据源，解决了异构数据源同步问题。Datax采用的是
DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中：
- Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。
- Writer：Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。
- Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。
1.3 DataX3.0核心架构
DataX 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行。基于DataX作业生命周期的时序图，从整体架构设计角度来阐述DataX各个模块相互关系。
1.3.1 核心模块介绍
- DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
- DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。
- 切分多个Task之后，DataX Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。
- 每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。
- DataX作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0。
1.3.2 DataX调度流程
用户提交了一个DataX作业，并且配置了DataX Channel并发数为20个，需求是将一个100张分表的mysql数据同步到starrocks里面， 则DataX的调度决策思路是：
- DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。
- 根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
- 4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。
二、StarRocksWriter
DataX基于StarRocks开发的StarRocksWriter插件支持MySQL、Oracle等数据库中的数据导入至 StarRocks。在底层实现上，StarRocksWriter内部将各种reader读取的数据进行缓存攒批（以csv或 json格式），之后采用Stream Load 方式批量导入至 StarRocks。总体的数据流是Source -->Reader -->DataX channel --> Writer ---> StarRocks
官网文章地址：
使用 DataX 导入 | StarRocks
三、创建配置文件
为导入作业创建 JSON 格式配置文件， 这里列举几种Datax同步脚本。
（1）同步oracle数据至starrocks：oracle2starrocks.json
{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 1},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0}},"content": [{"reader": {"name": "oraclereader","parameter": {"username": "root","password": "root","connection": [{"querySql": ["select fid,f_diccode,concat(substr(qhcode,1,2),'0000') as partition_no from nannd.test1"],"jdbcUrl": ["jdbc:oracle:thin:@192.168.22.115:1521/init"]}]}},"writer": {"name": "starrockswriter","parameter": {"username": "root","password": "root","database": "","table": "test2","column": ["fid","f_diccode","partition_no"],"preSql": ["truncate table des.test2"],"postSql": [],"jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.10.103:9030","loadUrl": ["192.168.10.101:8030","192.168.10.102:8030","192.168.10.103:8030"],"loadProps": {"format": "json","strip_outer_array": true}}}}]}
}- OracleReader的配置说明见：
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/oraclereader/doc/oraclereader.md
- StarRocksWriter的配置说明见：官网
使用 DataX 导入 | StarRocks
（2）同步mysql库的数据至starrocks：mysql2starrocks.json
{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 1},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "root","column": ["OBJECTID","xmmc","shengmc","shimc","xianmc",],"connection": [{"table": ["init2.test6"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.22.156:3306/init2"]}]}},"writer": {"name": "starrockswriter","parameter": {"username": "root","password": "root","database": "des3","table": "test7","column": ["OBJECTID","shengmc","shimc","xianmc",],"preSql": [],"postSql": [],"jdbcUrl": "","loadUrl": ["192.168.10.101:8030","192.168.10.102:8030","192.168.10.103:8030"],"loadProps": {"format": "json","strip_outer_array": true}}}}]}
}- MysqlReader的配置说明见：
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlreader/doc/mysqlreader.md
- StarRocksWriter的配置说明见：官网
（3）同步tidb库的数据至starrocks：tidb2starrocks.json
{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 1},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "root@sq2023","connection": [{"querySql": ["select id,member_id,create_time,update_time,now() as run_dt from test2"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.22.143:4000/init1"]}]}},"writer": {"name": "starrockswriter","parameter": {"username": "root","password": "root","database": "des1","table": "test3","column": ["id","member_id","create_time","update_time","run_dt"],"preSql": [],"postSql": [],"jdbcUrl": "","loadUrl": ["192.168.10.101:8030","192.168.10.102:8030","192.168.10.103:8030"],"loadProps": {"format": "json","strip_outer_array": true}}}}]}
}
ps：从tidb数据读取数据，采用的read插件还是MysqlReder，不赘述。
四、常见问题记录
4.1 常规排查方案
例如：针对配置文件job.json启动导入任务，设置JVM 调优参数（--jvm="-Xms6G -Xmx6G"）以及日志等级（--loglevel=debug），日志等级用来任务失败时打印更详细的作业执行信息
python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms6G -Xmx6G" --loglevel=debug datax/job/job.json4.2 时区问题
如果源数据库与目标数据库时区不同，需要命令行中添加 -Duser.timezone=GMTxxx 选项设置源数据库的时区信息。例如，源库使用 UTC 时区，则启动任务时需添加参数 -Duser.timezone=GMT+0
4.3 性能调优
4.3.1 合理拆分任务
合理配置任务参数，让DataX任务拆分为多个Task，同时，提升DataX Channel并发数。以mysqlreader为例，就要合理配置splitPk参数，如果splitPk不填写（包括不提供splitPk或者splitPk值为空），DataX会视作使用单通道同步该表数据。
4.3.2 配置堆内存
当提升DataX Job内Channel并发数时，内存的占用也会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer，为了防止OOM等错误，调大JVM的堆内存。调整JVM xms xmx参数的两种方式：一种是直接更改datax.py脚本；另一种是在启动的时候，在命令行添加对应的参数，如下：（xms:初始化堆内存; xmx:堆最大内存）
python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms6G -Xmx6G" --loglevel=debug datax/job/job.jsonps：建议将初始化堆内存与堆最大内存配置一致，这样可以让同步数据处理起来更快，也可以避免内存的抖动。
4.3.3 任务限速
使用DataX进行数据同步的另一个优势是可以限速，进而降低同步过程中对业务库的压力影响。DataX3.0提供了包括通道（并发）、记录流、字节流三种流控模式，可以方便的控制同步作业速度，让同步作业在库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。以最常用的字节流限速为例：
-
修改datax/conf/core.json，限制单个chanel的速度为2M （2*1024*1024= 2097152 byte）：
"speed": {"byte": 2097152,},- 同时修改作业json部分的速度限制，例如限制为4M（这样任务会用4/2=2个channel并发进行任务），修改：
"job": {"setting": {"speed": {"byte" : 4194304}},...}- 以及：
"speed": {"channel": 5,"byte": 1048576,"record": 10000}4.3.4 读取StarRocks数据
StarRocks兼容MySQL协议，当我们需要将StarRocks中的数据同步至其他数据库时，可以使用mysqlreader来直接读取，但这种JDBC的方式性能可能不是很好，推荐Flink Connector或者Spark Connector来进行处理。
参考文章：
第3.5章：StarRocks数据导入--DataX StarRocksWriter_datax-starrockswriter-CSDN博客