DataX框架的设计、运行原理详解
1、但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
2、它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。
3、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/Writer插件，纳入到整个同步框架中。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。
DataX调优及常见问题
1、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。
如何有效的进行数据治理和数据管控?
将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。
利用数据治理工具。如数据治理平台、元数据管理工具等，来帮助企业进行数据治理。工具可以自动化地完成数据治理的各项工作，提高效率和质量。
这需要破解信息系统边界，实现多系统多领域的综合融通。数据治理的能力，决定了数据的利用能力，而数据治理的核心是数据的合规，这需要通过法律法规、地方条例等加以规范。
数据访问与权限控制：明确数据的访问权限和控制机制，确保只有授权的人员能够访问和使用特定的数据，并保护敏感数据的安全。
首先，数据治理需要定义数据的含义和分类。对于同一种数据，不同的团队和部门可能会有不同的定义和分类方式。因此，明确数据定义和分类，能够消除误解和沟通障碍。其次，数据治理需要确保数据质量。
大数据治理体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、IT应用技术、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的体系。
datax是基于jdbc的吗?
八爪鱼采集器是一款功能强大的大数据采集工具。它可以帮助用户快速抓取互联网上的各种数据，包括文字、图片、视频等多种格式。八爪鱼采集器使用简单且完全可视化操作，无需编写代码，内置海量模板，支持任意网络数据抓取。
数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
同过数据迁移工具将数据初始化到ES数据库。目前常用的ES同步工具有logstash-input-jdbc、DataX。通过同步迁移工具可以全量将数据库数据初始化到ES索引库中。数据更新阶段。
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。开源的DataX貌似只能单机部署。
现在DataX已经是0版本，支持很多数据源。 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处的方法和第三章基本一致的。
DataX-Web提供的增量更新支持基于自增ID的增量更新和基于时间的增量更新。
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