DataX教程(04)- 配置完整解读

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: DataX教程(04)- 配置完整解读

01 引言

通过前面的博文,我们知道了DataX的概念以及原理了:

本文需要讲解的是DataX的配置,即编译打包后的bin目录配置文件:


以及conf目录的配置文件:


还有job目录的配置文件:

02 bin目录文件解析

分析bin目录的文件,需要有一定的python基础,之前写过相关的专栏,有兴趣的童鞋可以参阅下:《Python专栏》

bin目录,可以看到有几个文件,分别是:

  • datax.py
  • dxprof.py
  • perftrace.py

2.1 datax.py

2.1.1 命令窗口运行datax.py

执行py文件需要安装python环境,mac系统一般都自带了,无需安装,如果是windows系统,自行百度或谷歌。mac系统升级python3可以参考我写的博客《Mac下安装Python3》

datax.py主要是用来提交任务的,相当于datax的入口,我们使用命令窗口来执行看看,进入编译后的datax目录,然后执行:

python datax.py ../job/job.json

可以看到,DataX执行成功,结果如下(与IDEA下运行DataX的效果一致,可参考:《DataX教程(02)- IDEA运行DataX完整流程(填完所有的坑)》):

2.1.2 使用PyCharm运行datax.py

要解读datax.py最好的方式是断点调试,我这里使用PyCharm来进行断点调试。

首先导入编译后的项目,File->Open..,并打开datax.py

点击运行,可以看到报错了:

其实是没有指定任务的配置文件,点击“Edit Configuration ...”:

配置任务文件的路径:

打断点右键Debug:

接下来可以愉快的跟着断点解读datax.py的源码了:

2.1.3 datax.py解读

datax.py主要做的事情就是生成一个命令,并使用cmd来执行

程序的入口在“__main__”方法,我们看看入口代码的内容:

if __name__ == "__main__":
    printCopyright()
    parser = getOptionParser()
    options, args = parser.parse_args(sys.argv[1:])
    if options.reader is not None and options.writer is not None:
        generateJobConfigTemplate(options.reader, options.writer)
        sys.exit(RET_STATE['OK'])
    if len(args) != 1:
        parser.print_help()
        sys.exit(RET_STATE['FAIL'])
    startCommand = buildStartCommand(options, args)
    # print startCommand
    child_process = subprocess.Popen(startCommand, shell=True)
    register_signal()
    (stdout, stderr) = child_process.communicate()
    sys.exit(child_process.returncode)

上面的代码不多,主要看到第12行代码

startCommand = buildStartCommand(options, args)

第12行代码之前做的事情,是封装startCommand命令,通过断点调试,封装好的命令如下:

从上图,可以看到其实就是一个java命令。在第12行之后主要做的是创建一个进程来执行startCommand命令:

# 创建进程并执行指定的shell 脚本
child_process = subprocess.Popen(startCommand, shell=True)
# 将执行结果保存在信号量中
register_signal()
# 父子进程进行通信,并将通信结果保存到 stdout, stderr
(stdout, stderr) = child_process.communicate()
# 退出(根据子进程的状态码)
sys.exit(child_process.returncode)

好了,在这里已经解读完main方法了,那么还有其它的方法呢?Cotrol+O看看:

整理之后如下:

分类 逻辑名称 解析
变量 DATAX_HOME 编译后当前运行datax目录的根路径,如:/Users/用户名/Desktop/datax'
DATAX_VERSION DataX的版本号 ,如:DATAX-OPENSOURCE-3.0
DEFAULT_JVM jvm配置,以及dump的路径,如:'-Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/Users/用户名/Desktop/datax/log'
DEFAULT_PROPERTY_CONF 一些默认属性的配置, 如:-Dfile.encoding=UTF-8 -Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener -Djava.security.egd=file:///dev/urandom -Ddatax.home=/Users/用户名/Desktop/datax -Dlogback.configurationFile=/Users/用户名/Desktop/datax/conf/logback.xml
ENGINE_COMMAND 引擎完整的启动命令格式,如:java -server ${jvm} -Dfile.encoding=UTF-8 -Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener -Djava.security.egd=file:///dev/urandom -Ddatax.home=/Users/用户名/Desktop/datax -Dlogback.configurationFile=/Users/用户名/Desktop/datax/conf/logback.xml -classpath /Users/用户名/Desktop/datax/lib/*:. ${params} com.alibaba.datax.core.Engine -mode ${mode} -jobid ${jobid} -job ${job}
ispy2 是否为python2.x
LOGBACK_FILE logback.xml路径,如:/Users/yanglinwei/Desktop/datax/conf/logback.xml
REMOTE_DEBUG_CONFIG 远程调试配置,如:-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,address=9999
RET_STATE 返回码定义,如: {"KILL": 143,"FAIL": -1,"OK": 0,"RUN": 1,"RETRY": 2}
方法 buildStartCommand(options, args) 通过各类 if else 构建启动命令。启动命令中包含2部分 JVM参数+环境变量
generateJobConfigTemplate(reader, writer) 根据writer和reader名, 从github拉取对应的模板,最终创建出 json任务的模板
getLocalIp() 获取本地ip地址
getOptionParser() 获取选项的解析器
isUrl(path) 判断入参是否为一个 url
isWindows() 当前环境是否为windows
printCopyright() 打印版权信息
readPluginTemplate(plugin) 根据插件名读取插件模板
register_signal() 将执行结果保存在信号量中
suicide(signum, e) 根据信号值,结束本子进程

2.2 dxprof.py

datax项目里,没有找到这个文件在哪里调用了,通过阅读源码,大概知道这个类是一个工具类,用来查询数据库的主机信息、表信息以及任务的执行结果信息。

control+o查看dxprof.py这个文件有哪些变量和方法,具体这里就不解释了,从方法名可以看出其含义:

2.3 perftrace.py

2.3.1 perftrace.py的用法

根据学习perftrace.py的源码,可以知道它的主要作用就是,用户可以通过传入json字符串来生成任务的json,然后执行

perftrace.pygetUsage()方法里面,描述了perftrace.py的用法:

perftrace.py --channel=10 --reader='{"jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database", "username":"", "password":"", "table": "", "where":"", "splitPk":"", "writer-print":"false"}'
perftrace.py --channel=10 --writer='{"jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database", "username":"", "password":"", "table": "", "reader-sliceRecordCount": "10000", "reader-column": [{"type":"string","value":"abc"},{"type":"string","random":"10,20"}]}'
perftrace.py --file=/tmp/datax.job.json --type=reader --reader='{"writer-print": "false"}'
perftrace.py --file=/tmp/datax.job.json --type=writer --writer='{"reader-sliceRecordCount": "10000", "reader-column": [{"type":"string","value":"abc"},{"type":"string","random":"10,20"}]}'

注意,里面的参数也是有要求的,对于reader

The following params are available for -r --reader:
    [these params is for rdbms reader, used to trace rdbms read performance, it's like datax's key]
    *datasourceType: datasource type, may be mysql|drds|oracle|ads|sqlserver|postgresql|db2 etc...
    *jdbcUrl:        datasource jdbc connection string, mysql as a example: jdbc:mysql://ip:port/database
    *username:       username for datasource
    *password:       password for datasource
    *table:          table name for read data
    column:          column to be read, the default value is ['*']
    splitPk:         the splitPk column of rdbms table
    where:           limit the scope of the performance data set
    fetchSize:       how many rows to be fetched at each communicate
    [these params is for stream reader, used to trace rdbms write performance]
    reader-sliceRecordCount:  how man test data to mock(each channel), the default value is 10000
    reader-column          :  stream reader while generate test data(type supports: string|long|date|double|bool|bytes; support constant value and random function),demo: [{"type":"string","value":"abc"},{"type":"string","random":"10,20"}]

对于writer:

The following params are available for -w --writer:
    [these params is for rdbms writer, used to trace rdbms write performance, it's like datax's key]
    datasourceType:  datasource type, may be mysql|drds|oracle|ads|sqlserver|postgresql|db2|ads etc...
    *jdbcUrl:        datasource jdbc connection string, mysql as a example: jdbc:mysql://ip:port/database
    *username:       username for datasource
    *password:       password for datasource
    *table:          table name for write data
    column:          column to be writed, the default value is ['*']
    batchSize:       how many rows to be storeed at each communicate, the default value is 512
    preSql:          prepare sql to be executed before write data, the default value is ''
    postSql:         post sql to be executed end of write data, the default value is ''
    url:             required for ads, pattern is ip:port
    schme:           required for ads, ads database name
    [these params is for stream writer, used to trace rdbms read performance]
    writer-print:           true means print data read from source datasource, the default value is false

对于全局配置global:

The following params are available global control:
    -c --channel:    the number of concurrent tasks, the default value is 1
    -f --file:       existing completely dataX configuration file path
    -t --type:       test read or write performance for a datasource, couble be reader or writer, in collaboration with -f --file
    -h --help:       print help message

2.3.2 perftrace.py例子

比如,需要打印本地数据库某张表的信息,如下内容:

这里直接使用如下命令:

perftrace.py --channel=1 --reader='{"jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false", "username":"root", "password":"123456", "table": "t_sync_log", "where":"", "splitPk":"id", "writer-print":"true"}'

打印结果如下:

yanglineideMBP2:bin yanglinwei$ perftrace.py --channel=1 --reader='{"jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false", "username":"root", "password":"123456", "table": "t_sync_log", "where":"", "splitPk":"id", "writer-print":"true"}'
DataX Util Tools (UNKNOWN_DATAX_VERSION), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2016, Alibaba Group. All Rights Reserved.
trace environments:
dataxJobPath:  /Users/yanglinwei/Desktop/datax/bin/perftrace-c336d159-8a57-11ec-b78e-f45c89ba8565
dataxHomePath: /Users/yanglinwei/Desktop/datax
dataxCommand:  /Users/yanglinwei/Desktop/datax/bin/datax.py /Users/yanglinwei/Desktop/datax/bin/perftrace-c336d159-8a57-11ec-b78e-f45c89ba8565
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.
2022-02-10 17:56:49.547 [main] INFO  VMInfo - VMInfo# operatingSystem class => com.sun.management.internal.OperatingSystemImpl
2022-02-10 17:56:49.560 [main] INFO  Engine - the machine info  => 
        osInfo: Oracle Corporation 11 11.0.2+9-LTS
        jvmInfo:        Mac OS X x86_64 10.15.1
        cpu num:        4
        totalPhysicalMemory:    -0.00G
        freePhysicalMemory:     -0.00G
        maxFileDescriptorCount: -1
        currentOpenFileDescriptorCount: -1
        GC Names        [G1 Young Generation, G1 Old Generation]
        MEMORY_NAME                    | allocation_size                | init_size                      
        CodeHeap 'profiled nmethods'   | 117.22MB                       | 2.44MB                         
        G1 Old Gen                     | 1,024.00MB                     | 970.00MB                       
        G1 Survivor Space              | -0.00MB                        | 0.00MB                         
        CodeHeap 'non-profiled nmethods' | 117.22MB                       | 2.44MB                         
        Compressed Class Space         | 1,024.00MB                     | 0.00MB                         
        Metaspace                      | -0.00MB                        | 0.00MB                         
        G1 Eden Space                  | -0.00MB                        | 54.00MB                        
        CodeHeap 'non-nmethods'        | 5.56MB                         | 2.44MB                         
2022-02-10 17:56:49.614 [main] INFO  Engine - 
{
        "content":[
                {
                        "reader":{
                                "name":"mysqlreader",
                                "parameter":{
                                        "column":[
                                                "*"
                                        ],
                                        "connection":[
                                                {
                                                        "jdbcUrl":[
                                                                "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false"
                                                        ],
                                                        "table":[
                                                                "t_sync_log"
                                                        ]
                                                }
                                        ],
                                        "jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false",
                                        "password":"******",
                                        "sliceRecordCount":"10000",
                                        "splitPk":"id",
                                        "table":"t_sync_log",
                                        "username":"root",
                                        "where":""
                                }
                        },
                        "writer":{
                                "name":"streamwriter",
                                "parameter":{
                                        "print":"true"
                                }
                        }
                }
        ],
        "setting":{
                "speed":{
                        "channel":"1"
                }
        }
}
2022-02-10 17:56:49.665 [main] WARN  Engine - prioriy set to 0, because NumberFormatException, the value is: null
2022-02-10 17:56:49.668 [main] INFO  PerfTrace - PerfTrace traceId=job_-1, isEnable=false, priority=0
2022-02-10 17:56:49.668 [main] INFO  JobContainer - DataX jobContainer starts job.
2022-02-10 17:56:49.671 [main] INFO  JobContainer - Set jobId = 0
2022-02-10 17:56:50.356 [job-0] INFO  OriginalConfPretreatmentUtil - Available jdbcUrl:jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true.
2022-02-10 17:56:50.358 [job-0] WARN  OriginalConfPretreatmentUtil - 您的配置文件中的列配置存在一定的风险. 因为您未配置读取数据库表的列,当您的表字段个数、类型有变动时,可能影响任务正确性甚至会运行出错。请检查您的配置并作出修改.
2022-02-10 17:56:50.369 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do prepare ...
2022-02-10 17:56:50.369 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [mysqlreader] do prepare work .
2022-02-10 17:56:50.371 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [streamwriter] do prepare work .
2022-02-10 17:56:50.372 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do split ...
2022-02-10 17:56:50.372 [job-0] INFO  JobContainer - Job set Channel-Number to 1 channels.
2022-02-10 17:56:50.377 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [mysqlreader] splits to [1] tasks.
2022-02-10 17:56:50.378 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [streamwriter] splits to [1] tasks.
2022-02-10 17:56:50.423 [job-0] INFO  JobContainer - jobContainer starts to do schedule ...
2022-02-10 17:56:50.429 [job-0] INFO  JobContainer - Scheduler starts [1] taskGroups.
2022-02-10 17:56:50.432 [job-0] INFO  JobContainer - Running by standalone Mode.
2022-02-10 17:56:50.440 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[0] start [1] channels for [1] tasks.
2022-02-10 17:56:50.465 [taskGroup-0] INFO  Channel - Channel set byte_speed_limit to 2000000.
2022-02-10 17:56:50.467 [taskGroup-0] INFO  Channel - Channel set record_speed_limit to -1, No tps activated.
2022-02-10 17:56:50.498 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[0] taskId[0] attemptCount[1] is started
2022-02-10 17:56:50.505 [0-0-0-reader] INFO  CommonRdbmsReader$Task - Begin to read record by Sql: [select * from t_sync_log 
] jdbcUrl:[jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true].
2022-02-10 17:56:50.572 [0-0-0-reader] INFO  CommonRdbmsReader$Task - Finished read record by Sql: [select * from t_sync_log 
] jdbcUrl:[jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bm_wxcp?useSSL=false&yearIsDateType=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&rewriteBatchedStatements=true].
5941    cc01b87e-abd9-4c9d-9da7-2103987db5ae    8888    0       1       SYNC_ORG        2021-10-28 09:57:45     2021-10-28 09:57:46     true    1       0       false  杨林伟    杨林伟  2021-10-28 01:57:44     2021-10-28 01:57:46
5942    cc01b87e-abd9-4c9d-9da7-2103987db5ae    8888    1026081 1       SYNC_DEPT       2021-10-28 09:57:46     null    false   1       0       false   杨林伟  杨林伟 2021-10-28 01:57:46      2021-10-28 01:57:46
2022-02-10 17:56:50.803 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[0] taskId[0] is successed, used[309]ms
2022-02-10 17:56:50.803 [taskGroup-0] INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[0] completed it's tasks.
2022-02-10 17:57:00.482 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2 records, 191 bytes | Speed 19B/s, 0 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 0.000s |  All Task WaitReaderTime 0.076s | Percentage 100.00%
2022-02-10 17:57:00.482 [job-0] INFO  AbstractScheduler - Scheduler accomplished all tasks.
2022-02-10 17:57:00.483 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Writer.Job [streamwriter] do post work.
2022-02-10 17:57:00.483 [job-0] INFO  JobContainer - DataX Reader.Job [mysqlreader] do post work.
2022-02-10 17:57:00.484 [job-0] INFO  JobContainer - DataX jobId [0] completed successfully.
2022-02-10 17:57:00.492 [job-0] INFO  JobContainer - 
         [total cpu info] => 
                averageCpu                     | maxDeltaCpu                    | minDeltaCpu                    
                -1.00%                         | -1.00%                         | -1.00%
         [total gc info] => 
                 NAME                 | totalGCCount       | maxDeltaGCCount    | minDeltaGCCount    | totalGCTime        | maxDeltaGCTime     | minDeltaGCTime     
                 G1 Young Generation  | 1                  | 1                  | 1                  | 0.009s             | 0.009s             | 0.009s             
                 G1 Old Generation    | 0                  | 0                  | 0                  | 0.000s             | 0.000s             | 0.000s             
2022-02-10 17:57:00.492 [job-0] INFO  JobContainer - PerfTrace not enable!
2022-02-10 17:57:00.493 [job-0] INFO  StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2 records, 191 bytes | Speed 19B/s, 0 records/s | Error 0 records, 0 bytes |  All Task WaitWriterTime 0.000s |  All Task WaitReaderTime 0.076s | Percentage 100.00%
2022-02-10 17:57:00.495 [job-0] INFO  JobContainer - 
任务启动时刻                    : 2022-02-10 17:56:49
任务结束时刻                    : 2022-02-10 17:57:00
任务总计耗时                    :                 10s
任务平均流量                    :               19B/s
记录写入速度                    :              0rec/s
读出记录总数                    :                   2
读写失败总数                    :                   0

03 config目录文件解析

config目录主要有以下两个文件:

  • core.json
  • logback.xml

对于做Javak开发的同学来说,logback.xml已经是很常见的,主要就是控制打印的级别,以及控制打印日志的格式等,这里不再描述。

这里主要讲解core.json。

3.1 core.json

core.json文件里面的内容如下:

{
    "entry": {
        "jvm": "-Xms1G -Xmx1G",
        "environment": {}
    },
    "common": {
        "column": {
            "datetimeFormat": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
            "timeFormat": "HH:mm:ss",
            "dateFormat": "yyyy-MM-dd",
            "extraFormats":["yyyyMMdd"],
            "timeZone": "GMT+8",
            "encoding": "utf-8"
        }
    },
    "core": {
        "dataXServer": {
            "address": "http://localhost:7001/api",
            "timeout": 10000,
            "reportDataxLog": false,
            "reportPerfLog": false
        },
        "transport": {
            "channel": {
                "class": "com.alibaba.datax.core.transport.channel.memory.MemoryChannel",
                "speed": {
                    "byte": 2000000,
                    "record": -1
                },
                "flowControlInterval": 20,
                "capacity": 512,
                "byteCapacity": 67108864
            },
            "exchanger": {
                "class": "com.alibaba.datax.core.plugin.BufferedRecordExchanger",
                "bufferSize": 32
            }
        },
        "container": {
            "job": {
                "reportInterval": 10000
            },
            "taskGroup": {
                "channel": 5
            },
            "trace": {
                "enable": "false"
            }
        },
        "statistics": {
            "collector": {
                "plugin": {
                    "taskClass": "com.alibaba.datax.core.statistics.plugin.task.StdoutPluginCollector",
                    "maxDirtyNumber": 10
                }
            }
        }
    }
}

这些内容主要对应的是CoreConstant类里面的core.*变量:

由于篇幅以及时间的缘故,后续再补充每个配置的含义。

04 job目录文件解析

job目录只有一个job.json文件,也是示例文件,具体的内容如下:

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "byte":10485760
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0,
                "percentage": 0.02
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader",
                    "parameter": {
                        "column" : [
                            {
                                "value": "DataX",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "value": 日期xxxx,
                                "type": "long"
                            },
                            {
                                "value": "日期xxxx",
                                "type": "date"
                            },
                            {
                                "value": true,
                                "type": "bool"
                            },
                            {
                                "value": "test",
                                "type": "bytes"
                            }
                        ],
                        "sliceRecordCount": 100000
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": false,
                        "encoding": "UTF-8"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

其实在源码里面,每个readerwriter插件已经有doc文档了,这里写的肯定没有官网好,大家可以克隆源码下来看看:

05 文末

本文是经过阅读源码整理出来的,有疑问的童鞋欢迎留言,本文完!

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