DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。
絮叨一句：异构数据源指，为了处理不同种类的业务，使用不同的数据库系统存储数据。
2、组件结构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和Writer插件，纳入到整个同步框架中。
Reader
Reader为数据采集模块，负责读取采集数据源的数据，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。
3、架构设计Job
DataX完成单个数据同步的作业，称为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。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。
Split
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。
Scheduler
切分多个Task之后，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)。
TaskGroup
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。
二、环境安装推荐Python2.6+，Jdk1.8+(脑补安装流程)。
1、Python包下载 # yum -y install wget # wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.15/Python-2.7.15.tgz # tar -zxvf Python-2.7.15.tgz 2、安装Python # yum install gcc openssl-devel bzip2-devel [root@ctvm01 Python-2.7.15]# ./configure --enable-optimizations # make altinstall # python -V 3、DataX安装 # pwd /opt/module # ll datax # cd /opt/module/datax/bin -- 测试环境是否正确 # python datax.py /opt/module/datax/job/job.json 三、同步任务 1、同步表创建 -- PostgreSQL CREATE TABLE sync_user ( id INT NOT NULL, user_name VARCHAR (32) NOT NULL, user_age int4 NOT NULL, CONSTRAINT "sync_user_pkey" PRIMARY KEY ("id") ); CREATE TABLE data_user ( id INT NOT NULL, user_name VARCHAR (32) NOT NULL, user_age int4 NOT NULL, CONSTRAINT "sync_user_pkey" PRIMARY KEY ("id") ); 2、编写任务脚本 [root@ctvm01 job]# pwd /opt/module/datax/job [root@ctvm01 job]# vim postgresql_job.json 3、脚本内容 { "job": { "setting": { "speed": { "channel": "3" } }, "content": [ { "reader": { "name": "postgresqlreader", "parameter": { "username": "root01", "password": "123456", "column": ["id","user_name","user_age"], "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:postgresql://192.168.72.131:5432/db_01"], "table": ["data_user"] } ] } }, "writer": { "name": "postgresqlwriter", "parameter": { "username": "root01", "password": "123456", "column": ["id","user_name","user_age"], "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:postgresql://192.168.72.131:5432/db_01", "table": ["sync_user"] } ], "postSql": [], "preSql": [] } } } ] } } 4、执行脚本 # /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/postgresql_job.json 5、执行日志 2020-04-23 18:25:33.404 [job-0] INFO JobContainer - 任务启动时刻 : 2020-04-23 18:25:22 任务结束时刻 : 2020-04-23 18:25:33 任务总计耗时 : 10s 任务平均流量 : 1B/s 记录写入速度 : 0rec/s 读出记录总数 : 2 读写失败总数 : 0 四、源码流程分析注意：这里源码只贴出核心流程，如果要看完整源码，可以自行从Git上下载。
1、读取数据核心入口：PostgresqlReader