DataX Web 2.1.2 发布

微野
 微野
发布于 2020年06月29日
收藏 74

DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的操作界面,降低用户使用DataX的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,RDBMS数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。

任务"执行器"支持集群部署,支持执行器多节点路由策略选择,支持超时控制、失败重试、失败告警、任务依赖,执行器CPU.内存.负载的监控等等。后续还将提供更多的数据源支持、数据转换UDF、表结构同步、数据同步血缘等更为复杂的业务场景。

v-2.1.2

新增

  • 添加项目管理模块,可对任务分类管理;
  • 对RDBMS数据源增加批量任务创建功能,选择数据源,表即可根据模板批量生成DataX同步任务;
  • JSON构建增加ClickHouse数据源支持;
  • 执行器CPU.内存.负载的监控页面图形化;
  • RDBMS数据源增量抽取增加主键自增方式并优化页面参数配置;
  • 更换MongoDB数据源连接方式,重构HBase数据源JSON构建模块;
  • 脚本类型任务增加停止功能;
  • rdbms json构建增加postSql,并支持构建多个preSql,postSql;
  • 合并datax-registry模块到datax-rpc中;
  • 数据源信息加密算法修改及代码优化;
  • 时间增量同步支持更多时间格式;
  • 日志页面增加DataX执行结果统计数据;

升级:

  • PostgreSql,SQLServer,Oracle 数据源JSON构建增加schema name选择;
  • DataX JSON中的字段名称与数据源关键词一致问题优化;
  • 任务管理页面按钮展示优化;
  • 日志管理页面增加任务描述信息;
  • JSON构建前端form表单不能缓存数据问题修复;
  • HIVE JSON构建增加头尾选项参数;

System Requirements

  •  Language: Java 8(jdk版本建议1.8.201以上)<br>
  •   Python2.7(支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件,替换文件在doc/datax-web/datax-python3下)
  • Environment: MacOS, Windows,Linux
  • Database: Mysql5.7

Features

  • 1、通过Web构建DataX Json;
  • 2、DataX Json保存在数据库中,方便任务的迁移,管理;
  • 3、Web实时查看抽取日志,类似Jenkins的日志控制台输出功能;
  • 4、DataX运行记录展示,可页面操作停止DataX作业;
  • 5、支持DataX定时任务,支持动态修改任务状态、启动/停止任务,以及终止运行中任务,即时生效;
  • 6、调度采用中心式设计,支持集群部署;
  • 7、任务分布式执行,任务"执行器"支持集群部署;
  • 8、执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行;
  • 9、路由策略:执行器集群部署时提供丰富的路由策略,包括:第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等;
  • 10、阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略,策略包括:单机串行(默认)、丢弃后续调度、覆盖之前调度;
  • 11、任务超时控制:支持自定义任务超时时间,任务运行超时将会主动中断任务;
  • 12、任务失败重试:支持自定义任务失败重试次数,当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试;
  • 13、任务失败告警;默认提供邮件方式失败告警,同时预留扩展接口,可方便的扩展短信、钉钉等告警方式;
  • 14、用户管理:支持在线管理系统用户,存在管理员、普通用户两种角色;
  • 15、任务依赖:支持配置子任务依赖,当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔;
  • 16、运行报表:支持实时查看运行数据,以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等;
  • 17、指定增量字段,配置定时任务自动获取每次的数据区间,任务失败重试,保证数据安全;
  • 18、页面可配置DataX启动JVM参数;
  • 19、数据源配置成功后添加手动测试功能;
  • 20、可以对常用任务进行配置模板,在构建完JSON之后可选择关联模板创建任务;
  • 21、jdbc添加hive数据源支持,可在构建JSON页面选择数据源生成column信息并简化配置;
  • 22、优先通过环境变量获取DataX文件目录,集群部署时不用指定JSON及日志目录;
  • 23、通过动态参数配置指定hive分区,也可以配合增量实现增量数据动态插入分区;
  • 24、任务类型由原来DataX任务扩展到Shell任务、Python任务、PowerShell任务;
  • 25、添加HBase数据源支持,JSON构建可通过HBase数据源获取hbaseConfig,column;
  • 26、添加MongoDB数据源支持,用户仅需要选择collectionName即可完成json构建;
  • 27、添加执行器CPU、内存、负载的监控页面;
  • 28、添加24类插件DataX JSON配置样例
  • 29、公共字段(创建时间,创建人,修改时间,修改者)插入或更新时自动填充
  • 30、对swagger接口进行token验证
  • 31、任务增加超时时间,对超时任务kill datax进程,可配合重试策略避免网络问题导致的datax卡死。
  • 32、添加项目管理模块,可对任务分类管理;
  • 33、对RDBMS数据源增加批量任务创建功能,选择数据源,表即可根据模板批量生成DataX同步任务;
  • 34、JSON构建增加ClickHouse数据源支持;
  • 35、执行器CPU.内存.负载的监控页面图形化;
  • 36、RDBMS数据源增量抽取增加主键自增方式并优化页面参数配置;
  • 37、更换MongoDB数据源连接方式,重构HBase数据源JSON构建模块;
  • 38、脚本类型任务增加停止功能;
  • 39、rdbms json构建增加postSql,并支持构建多个preSql,postSql;
  • 40、数据源信息加密算法修改及代码优化;
  • 41、日志页面增加DataX执行结果统计数据;

Quick Start:

 请点击:Quick Start
 Linux:一键部署
 Docker镜像:地址


Introduction:

1.执行器配置(使用开源项目xxl-job)

  • 1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
  •  2、"执行器列表" 中显示在线的执行器列表, 可通过"OnLine 机器"查看对应执行器的集群机器;

执行器属性说明


1、AppName: (与datax-executor中application.yml的datax.job.executor.appname保持一致)
   每个执行器集群的唯一标示AppName, 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;
2、名称: 执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
3、排序: 执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
4、注册方式:调度中心获取执行器地址的方式;
    自动注册:执行器自动进行执行器注册,调度中心通过底层注册表可以动态发现执行器机器地址;
    手动录入:人工手动录入执行器的地址信息,多地址逗号分隔,供调度中心使用;
5、机器地址:"注册方式"为"手动录入"时有效,支持人工维护执行器的地址信息;
 

2.创建数据源

第四步使用

3.创建任务模版

第四步使用

4. 构建JSON脚本

  • 1.步骤一,步骤二,选择第二步中创建的数据源,JSON构建目前支持的数据源有hive,mysql,oracle,postgresql,sqlserver,hbase,mongodb,clickhouse 其它数据源的JSON构建正在开发中,暂时需要手动编写。

  • 2.字段映射

  • 3.点击构建,生成json,此时可以选择复制json然后创建任务,选择datax任务,将json粘贴到文本框。也可以点击选择模版,直接生成任务。

5.批量创建任务


 6.任务创建介绍(关联模版创建任务不再介绍,具体参考4. 构建JSON脚本)

DataX任务

Shell任务

Python任务

PowerShell任务

  1.  任务类型:目前支持DataX任务、Shell任务、Python任务、PowerShell任务;
  2. 阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略;
  • 单机串行:调度请求进入单机执行器后,调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行;
  • 丢弃后续调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,本次请求将会被丢弃并标记为失败;
  • 覆盖之前调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,将会终止运行中的调度任务并清空队列,然后运行本地调度任务;
  • 增量增新建议将阻塞策略设置为丢弃后续调度或者单机串行
  • 设置单机串行时应该注意合理设置重试次数(失败重试的次数*每次执行时间<任务的调度周期),重试的次数如果设置的过多会导致数据重复,例如任务30秒执行一次,每次执行时间需要20秒,设置重试三次,如果任务失败了,第一个重试的时间段为1577755680-1577756680,重试任务没结束,新任务又开启,那新任务的时间段会是1577755680-1577758680

增量参数设置

分区参数设置

 7. 任务列表

8. 可以点击查看日志,实时获取日志信息,终止正在执行的datax进程



9.任务资源监控

10. admin可以创建用户,编辑用户信息


UI

前端github地址

Contributing

Contributions are welcome! Open a pull request to fix a bug, or open an Issue to discuss a new feature or change.

欢迎参与项目贡献!比如提交PR修复一个bug,或者新建 Issue 讨论新特性或者变更。

Copyright and License

MIT License

Copyright (c) 2020 WeiYe

产品开源免费,并且将持续提供免费的社区技术支持。个人或企业内部可自由的接入和使用。

> 欢迎在 [登记地址](https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/issues/93) 登记,登记仅仅为了产品推广和提升社区开发的动力。

 

v-2.1.1

新增

1. 添加HBase数据源支持,JSON构建可通过HBase数据源获取hbaseConfig,column;
2. 添加MongoDB数据源支持,用户仅需要选择collectionName即可完成json构建;
3. 添加执行器CPU.内存.负载的监控页面;
4. 添加24类插件DataX JSON配置样例
5. 公共字段(创建时间,创建人,修改时间,修改者)插入或更新时自动填充
6. 对swagger接口进行token验证
7. 任务增加超时时间,对超时任务kill datax进程,可配合重试策略避免网络问题导致的datax卡死。

升级:

1. 数据源管理对用户名和密码进行加密,提高安全性;
2. 对JSON文件中的用户名密码进行加密,执行DataX任务时解密
3. 对页面菜单整理,图标升级,提示信息等交互优化;
4. 日志输出取消项目类名等无关信息,减小文件大小,优化大文件输出,优化页面展示;
5. logback为从yml中获取日志路径配置

修复:

1. 任务日志过大时,查看日志报错,请求超时;

项目规划

本站文章除注明转载外,均为本站原创或编译。欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处,尊重他人劳动共创开源社区。
转载请注明:文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]
本文标题:DataX Web 2.1.2 发布
加载中

精彩评论

a
a铖
怎么实现动态的where条件,这是一个关键功能
代码强国
用过datax,支持一下
waterWang
waterWang
必须顶
微野
微野
DataX的社区是不怎么活跃,但数据集成工具是大数据组件必不可少的一部分,据我所知不少公司的数据集成都是借鉴或者用DataX做二次开发。从袋鼠云FlinX,微众银行的Exchangis,dolphinscheduler新版也集成DataX说明社区呼声很高。
天之道利而不害
天之道利而不害
墙裂建议前端加个字段映射组件,以两列方式展示,字段可以拖动排序,现在的模板构建对于100多个字段的字段匹配来说实在太痛苦了@微野

最新评论(15

微野
微野
谢谢建议,方便的话可以github建个issue讨论下
a
a铖
怎么实现动态的where条件,这是一个关键功能
sixliu
sixliu
所以这些都做的很差,仔细琢磨下 数据端到端 全链路 全生命周期? 看看有哪些做到了?
微野
微野
原生的datax hive支持kerberos认证,目前项目在自动构建json时不支持,需要页面手动添加,下个版本计划开发。hbase项目也不支持kerberos认证,需要页面手动添加。sparksql datax目前没有相关插件。
蔡小峰
蔡小峰
Mark 一波 。

JSON构建目前支持的数据源有hive,mysql,oracle,postgresql,sqlserver,hbase,mongodb,clickhouse

不知道是否支持kerberos 认证的hive hbase sparksql ? datax原生的支持
微野
微野
:+1:
代码强国
用过datax,支持一下
waterWang
waterWang
必须顶
微野
微野
下个版本会发布,谢谢关注。
微野
微野
DataX的社区是不怎么活跃,但数据集成工具是大数据组件必不可少的一部分,据我所知不少公司的数据集成都是借鉴或者用DataX做二次开发。从袋鼠云FlinX,微众银行的Exchangis,dolphinscheduler新版也集成DataX说明社区呼声很高。
返回顶部
顶部