组件
- 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。
- Transformer：在数据同步、传输过程中，存在用户对于数据传输进行特殊定制化的需求场景，包括裁剪列、转换列等工作
-
Job:Job是DataX用以描述从一个源头到一个目的端的同步作业，是DataX数据同步的最小业务单元。 -
Task:Task是把Job拆分得到的最小执行单元。 -
JobContainer:Job执行器，负责Job全局拆分、调度、前置语句和后置语句等工作的工作单元。 -
TaskGroupContainer:TaskGroup执行器，负责执行一组Task的工作单元。 -
TaskGroup: 描述的是一组Task集合。在同一个TaskGroupContainer执行下的Task集合称之为TaskGroup
参数
datax.py脚本接收参数
-j:jvm参数
--jobid: 在local与distribute模式下运行的作业唯一id
-m: 运行datax时的-Dmode参数，可选standalone, local, distribute
-p: 运行datax时的额外的附加的运行参数
-r: 查看reader模板，与-w一起使用，${datax.home}/plugin/reader/${该读插件名称}/plugin_job_template.json
-w: 查看writer模板，与-r一起使用，${datax.home}/plugin/reader/${该写插件名称}/plugin_job_template.json
C:/dev/Python27/python.exe datax.py -p"-Dlast=123 -Dend=456" --jobid=123456 C:/Users/Lenovo/Desktop/datax/jobConf/mysql2mysql.json
#分配了启动 限制堆大小为1g，不可扩展，发生了 内存溢出错误dump路径为C:\Users\Lenovo\PycharmProjects/log
java -server
-Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=C:\Users\Lenovo\PycharmProjects/log
-Dloglevel=info -Dfile.encoding=UTF-8
-Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener
-Djava.security.egd=file:///dev/urandom
-Ddatax.home=C:\Users\Lenovo\PycharmProjects
-Dlogback.configurationFile=C:\Users\Lenovo\PycharmProjects/conf/logback.xml
-classpath C:\Users\Lenovo\PycharmProjects/lib/*
-Dlog.file.name=onf\mysql2mysql_json
-Dlast=123 -Dend=456 com.alibaba.datax.core.Engine
-mode standalone -jobid 123456 -job C:\Users\Lenovo\Desktop\datax\jobConf\mysql2mysql.json
#默认以standalone模式启动
datax.home=当前运行目录
logback.configurationFile=${data.home}/conf/logback.xml
classpath=${datax.home}/lib/*CoreConstant中会提取datax.home这个环境变量供全局使用，拼接成core.json，plugin.json的地址
- 一些环境变量
- mode：standalone, local, distribute 选择作业运行模式
- jobid：在local与distribute模式下运行的作业唯一id
- job：作业配置文件路径
- classpath
-
Standalone: 单进程运行，没有外部依赖。 -
Local: 单进程运行，统计信息、错误信息汇报到集中存储。 -
Distrubuted: 分布式多进程运行，依赖DataX Service服务。
运行流程
作业配置加载
通过作业配置文件路径(-job参数)来加载作业配置文件。
CoreConstant通过环境变量获取core配置文件路径(datax.home拼接)，加载core配置。
通过
job.content[0].reader/writer.name读取该作业的插件名，通过job.preHandler.pluginName/job.postHandler.pluginName读取该作业的前置或后置处理插件名。通过CoreConstant获取以上所有读取到的插件名的绝对路径。-
通过路径来加载插件配置文件内容。插件的配置文件按如下约束。
{ "name": "mysqlwriter", "class": "com.alibaba.datax.plugin.writer.mysqlwriter.MysqlWriter", "description": "", "developer": "" }
在
Configuration.from(String json)读取任意配置文件时都会将${xxx}或$xxx占位符替换成xxx对应的环境变量。即-Dlast=123使配置文件中${last}替换成123， 该逻辑存在StrUtil.replaceVariable(json)中-
将core，job，plugin配置合并，生成全局使用的配置
Configuration。{ "entry":{……}, "common":{……}, "core":{ "container":{ "job":{ "id": ${jobId}, ………………其他配置 } } }， "job":{……}, "plugin":{ "reader":{ "${pluginName}":{ "name": "", "class": "", "description": "", "developer": "" } }, "writer":{ "${pluginName}":{……} } } } 最后做过滤输出和检查配置
引擎启动
- 从common取出需要的转换格式
yyyy-MM-dd或编码UTF-8，用于String与Date或Bytes的互相转换 - 将配置
Configuration传入LoadUtilJar加载器，后面会使用LoadUtil进行插件Jar的动态加载。包括对每个插件的加载隔离机制和加载器缓冲的实现。 - 根据
core.container.model判断使用TaskGroupContainer还是使用JobContainer，默认使用JobContainer - PerfTrace初始化，默认不使用PerfTrace，获取
job.JobInfo默认无该配置项， - 容器启动
JobContainer
其中加载操作中的加载插件时：
为避免jar冲突，比如hbase可能有多个版本的读写依赖jar包，JobContainer和TaskGroupContainer
就需要脱离当前classLoader去加载这些jar包，执行完成后，又退回到原来classLoader上继续执行接下来的代码
每个Jar的执行加载都有单一的类加载器进行隔离加载，JarLoader会缓冲到jarLoaderCenter中
LoadUtil.getJarLoader 就会根据插件类型和名字去jarLoaderCenter中获取加载器，获取不到之后才会重新构造一个加载器preHandle前置处理器：根据
job.preHandler.pluginName加载已存在的插件，并执行插件的preHandler方法-
init初始化：
根据
job.content[0].reader/writer.name插件名来加载reader和writer插件，并保存reader/wirter PluginName，赋值
Configuration，赋值Job插件本身和对端插件的配置job.content[0].reader/writer.parameter与对端的插件名子。并且执行他们的init方法。
prepare准备：执行reader/writer的
prepare方法-
split切分任务：
-
根据
job.setting.speed.byte，core.transport.channel.speed.byte和job.setting.speed.record，core.transport.channel.speed.record的值计算出并发task数needChannelNumber，具体算法作业byte限速除于单个channel的byte限速 得到 byte限速下的所需channel 作业record限速除于单个channel的record限速 得到record限速下的所需channel 对比两个channel数取最小的作为needChannelNumber 若job.setting.speed.byte与job.setting.speed.record设置为空 则直接使用job.setting.speed.channel作为needChannelNumber 若都为空，则抛出异常
-
-
执行reader和writer的
split方法，获取经过split每个Task的reader和writer的配置。执行reader和writer最细粒度的切分，需要注意的是，writer的切分结果要参照reader的切分结果， 达到切分后数目相等，才能满足1：1的通道模型，所以这里可以将reader和writer的配置整合到一起。 计算出的needChannelNumber/tableNUm * 分裂因子 = 最终需要的Task数量
在split方法中需要根据tables数量，splitPk进行分隔任务，每个任务下的connection都会根据切分结果与column，where来生成一个querySql。-
获取作业的
transformer配置，每个Task的reader和writer配置再加上该transformer的配置合并。将原本的job.content替换。即原本只有单个content，经过split后产生多个content，并为其设置递增的taskId{ "job": { "content": [ { "taskId": 1, "reader": { "parameter": { "querySql": "" } }, "transformer":[], "writer": {} }, { "taskId": 2, "reader": {}, "transformer":[], "writer": {} }, { "taskId": 3, "reader": {}, "transformer":[], "writer": {} } ], "setting": { "speed": { "channel": "" } } } }
-
schedule调度：
parseAndGetResourceMarkAndTaskIdMap：以reader.parameter.loadBalanceResourceMark资源名做分组。得出一个 资源名称 --> taskId(List) 的 map 映射关系。在split阶段，会对插件的loadBalanceResourceMark进行设置，通常是使用jdbc连接的host-
doAssign：根据
parseAndGetResourceMarkAndTaskIdMap的结果，将需要运行Task按一个特定的规则分配到taskGroup中。每个TaskGroup都将获得一份Configuration克隆，设置每个taskConfiguration的content中的core.container.taskGroup.id。并且修正job.content，使他的配置文件回到单content状态a 库上有表：0, 1, 2 b 库上有表：3, 4 c 库上有表：5, 6, 7 如果有 4个 taskGroup 打竖遍历添加到taskGroup 资源: 0 3 5|1 4 6| 2 7 taskGroup: 0 3 5 1|4 6 2 7 则 doAssign 后的结果为： taskGroup-0: 0, 4, taskGroup-1: 3, 6, taskGroup-2: 5, 2, taskGroup-3: 1, 7
-
adjustChannelNumPerTaskGroup：修正因为无法平均分配的少一个task的taskGroup的
core.container.taskGroup.channel的更改3个task分配到2个taskGroup中时，会造成一个taskGroup的channel为2,一个taskGroup的channel为1 所以要将少了一个task的taskGroup的channel进行修正优化。 为每个taskGroup修正
core.container.job.mode为standaloneStandAloneScheduler#registerCommunication：为每个taskGroup注册Communication(状态及统计信息交互)
StandAloneScheduler#startAllTaskGroup：为每个taskGroup创建
TaskGroupContainer并代理到TaskGroupContainerRunner启动TaskGroupContainer。其中动态加载transfomer，数据采集就在这个步骤之内。
post：执行reader和writer的
post方法postHandle：根据
job.postHandler.pluginName加载已存在的插件，并执行插件的postHandler方法invokeHooks：根据
/hook目录调用外部hook
TaskGroupContainer
类图
reader与writer的数据传输