官网：https://github.com/alibaba/DataX

一、DataX概述

日志数据：用户每天浏览的数据信息，一般都是用log进行保存，使用Flume进行采集

业务数据：用户比较关键的信息，也就是重要的信息，例如，用户购买的商品，支付的金钱，用户注册的各种信息，这样的数据都会保存到业务数据库（MySQL）

DataX就是可以将业务数据库的数据同步到数据仓库中（Hive）

二、框架设计

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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

三、增量、全量

全量导入：没有限制性的导入，一般用于不经常变化更新的表（例如用户基本信息表）

增量导入：按照条件导入，一般用于更新变化频繁的表（例如流水表）

四、DataX调优

问题出现的位置

1. 网络本身带宽和硬件因素
2. DataX本身的参数
3. 从数据源到任务机
4. 任务机到目的端

解决

1. 可使用从源端到目的端scp，python http,nethogs等观察实际网络及网卡速度；
2. 结合监控观察任务运行时间段时，网络整体的繁忙情况，来判断是否应将任务避开网络高峰运行；
3. 观察任务机的负载情况，尤其是网络和磁盘IO，观察其是否成为瓶颈，影响了速度；
4. JVM调优

python datax.py  --jvm="-Xms3G -Xmx3G" ../job/test.json -p "参数列表"