环境篇：数据同步工具 DataX

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环境篇：数据同步工具 DataX
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1 概述
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![](https://img1.tuicool.com/vqAVVfa.png!web)

[https://github.com/alibaba/DataX](https://github.com/alibaba/DataX)

*   DataX 是什么？

DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具 / 平台，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

![](https://img1.tuicool.com/ZJ3eQ3q.png!web)

*   设计理念

为了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。

*   当前使用现状

DataX 在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了 6 年之久。目前每天完成同步 8w 多道作业，每日传输数据量超过 300TB。

2 支持数据
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<table><thead><tr><th width="22%">类型</th><th width="28%">数据源</th><th width="17%">Reader(读)</th><th width="17%">Writer(写)</th><th width="16%">文档</th></tr></thead><tbody><tr><td>RDBMS 关系型数据库</td><td>MySQL</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlreader/doc/mysqlreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlwriter/doc/mysqlwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>Oracle</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/oraclereader/doc/oraclereader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/oraclewriter/doc/oraclewriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>SQLServer</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/sqlserverreader/doc/sqlserverreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/sqlserverwriter/doc/sqlserverwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>PostgreSQL</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/postgresqlreader/doc/postgresqlreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/postgresqlwriter/doc/postgresqlwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>DRDS</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/drdsreader/doc/drdsreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/drdswriter/doc/drdswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>达梦</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>通用 RDBMS(支持所有关系型数据库)</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td>阿里云数仓数据存储</td><td>ODPS</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/odpsreader/doc/odpsreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/odpsswriter/doc/odpswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>ADS</td><td></td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/adswriter/doc/adswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>OSS</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/ossreader/doc/ossreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/osswriter/doc/osswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>OCS</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/ocsreader/doc/ocsreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/ocswriter/doc/ocswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td>NoSQL 数据存储</td><td>OTS</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/otsreader/doc/otsreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/otswriter/doc/otswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>Hbase0.94</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase094xreader/doc/hbase094xreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase094xwriter/doc/hbase094xwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>Hbase1.1</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase11xreader/doc/hbase11xreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase11xwriter/doc/hbase11xwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>MongoDB</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mongoreader/doc/mongoreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mongowriter/doc/mongowriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>Hive</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfsreader/doc/hdfsreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td>无结构化数据存储</td><td>TxtFile</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/txtfilereader/doc/txtfilereader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/txtfilewriter/doc/txtfilewriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>FTP</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/ftpreader/doc/ftpreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/ftpwriter/doc/ftpwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>HDFS</td><td>√</td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfsreader/doc/hdfsreader.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">读</a> 、 <a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr><tr><td></td><td>Elasticsearch</td><td></td><td>√</td><td><a href="https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/elasticsearchwriter/doc/elasticsearchwriter.md" rel="nofollow,noindex" target="_blank">写</a></td></tr></tbody></table>

3 架构设计
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![](https://img1.tuicool.com/FNZBvi2.png!web)

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。
*   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。

4 核心架构
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DataX 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，本小节按一个 DataX 作业生命周期的时序图，从整体架构设计非常简要说明 DataX 各个模块相互关系。

![](https://img0.tuicool.com/7VFjMjY.png!web)

### 4.1 核心模块介绍：

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

### 4.2 DataX 调度流程：

举例来说，用户提交了一个 DataX 作业，并且配置了 20 个并发，目的是将一个 100 张分表的 mysql 数据同步到 odps 里面。 DataX 的调度决策思路是：

1.  DataXJob 根据分库分表切分成了 100 个 Task。
2.  根据 20 个并发，DataX 计算共需要分配 4 个 TaskGroup。
3.  4 个 TaskGroup 平分切分好的 100 个 Task，每一个 TaskGroup 负责以 5 个并发共计运行 25 个 Task。

5 安装
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*   下载地址： [http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz](http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz)

```
#解压即可
tar -zxvf datax.tar.gz
```

6 案例
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### 6.1 官方案例

```
./bin/datax.py job/job.json
```

*   结果查看

任务启动时刻 : 2020-07-30 14:36:00

任务结束时刻 : 2020-07-30 14:36:10

任务总计耗时 : 10s

任务平均流量 : 253.91KB/s

记录写入速度 : 10000rec/s

读出记录总数 : 100000

读写失败总数 : 0

*   查阅 job.json 文件

```
1 {
  2     "job": {
  3         "setting": {
  4             "speed": {
  5                 "byte":10485760
  6             },
  7             "errorLimit": {
  8                 "record": 0,
  9                 "percentage": 0.02
 10             }
 11         },
 12         "content": [
 13             {
 14                 "reader": {
 15                     "name": "streamreader",
 16                     "parameter": {
 17                         "column" : [
 18                             {
 19                                 "value": "DataX",
 20                                 "type": "string"
 21                             },
 22                             {
 23                                 "value": 19890604,
 24                                 "type": "long"
 25                             },
 26                             {
 27                                 "value": "1989-06-04 00:00:00",
 28                                 "type": "date"
 29                             },
 30                             {
 31                                 "value": true,
 32                                 "type": "bool"
 33                             },
 34                             {
 35                                 "value": "test",
 36                                 "type": "bytes"
 37                             }
 38                         ],
 39                         "sliceRecordCount": 100000
 40                     }
 41                 },
 42                 "writer": {
 43                     "name": "streamwriter",
 44                     "parameter": {
 45                         "print": false,
 46                         "encoding": "UTF-8"
 47                     }
 48                 }
 49             }
 50         ]
 51     }
 52 }
```

![](https://img0.tuicool.com/7fmmyif.png!web)

![](https://img2.tuicool.com/Jzuiaq.png!web)

![](https://img0.tuicool.com/NvmmIfb.png!web)

### 6.2 从 Stream 流读取数据并打印到控制台

可以通过命令查看配置模板

```
python bin/datax.py -r streamreader -w streamwriter
```

如上命令会输出如下信息，这样就方便我们去编写了

```
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.

Please refer to the streamreader document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md

Please refer to the streamwriter document:
     https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md 
 
Please save the following configuration as a json file and  use
     python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json 
to run the job.

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [], 
                        "sliceRecordCount": ""
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "streamwriter", 
                    "parameter": {
                        "encoding": "", 
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": ""
            }
        }
    }
}
```

*   配置模板

```
vim job/HelloWorld.json
```

```
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "streamreader", 
                    "parameter": {
                        "column": [
                        {
                        	"type":"string",
                        	"value":"HelloWorld"
                        },
                        {
                        	"type":"long",
                        	"value":"2020"                        
                        }
                        ], 
                        "sliceRecordCount": "10"
                    }
                }, 
                "writer": {
                    "name": "streamwriter", 
                    "parameter": {
                        "encoding": "UTF-8", 
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ], 
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "2"
            }
        }
    }
}
```

上述模板配置了打印信息为 HelloWorld 和 2020，打印 10 条，并显示，格式为 UTF-8

注意：这里的 Framework(Speed) 为 channel，其意思为并发，在流中的意思为启动了 2 个流去做这个事情，那么输出结果就会变为 20 条

*   执行

```
./bin/datax.py job/HelloWorld.json
```

![](https://img2.tuicool.com/UfErI3u.png!web)

![](https://img1.tuicool.com/BfEzyaY.png!web)

### 6.3 Mysql 数据库同步任务到本地

<table><thead><tr><th width="20%">DataX 内部类型</th><th>Mysql 数据类型</th></tr></thead><tbody><tr><td>Long</td><td>int, tinyint, smallint, mediumint, int, bigint</td></tr><tr><td>Double</td><td>float, double, decimal</td></tr><tr><td>String</td><td>varchar, char, tinytext, text, mediumtext, longtext, year</td></tr><tr><td>Date</td><td>date, datetime, timestamp, time</td></tr><tr><td>Boolean</td><td>bit, bool</td></tr><tr><td>Bytes</td><td>tinyblob, mediumblob, blob, longblob, varbinary</td></tr></tbody></table>

*   mysql 测试表创建

```
CREATE TABLE `user_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `login_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
  `nick_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户昵称',
  `passwd` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户密码',
  `name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户姓名',
  `phone_num` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
  `email` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
  `head_img` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
  `user_level` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户级别',
  `birthday` date DEFAULT NULL COMMENT '用户生日',
  `gender` varchar(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别 M男,F女',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `operate_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=41 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';

INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (1, 'rz3bor', '香香', NULL, '戴香', '13446155565', 'oyjpqx7u6e@aol.com', NULL, '1', '1990-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (2, 'n332si1jfe45', '玲芬', NULL, '柏莺', '13531861983', 'n332si1jfe45@126.com', NULL, '1', '1976-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (3, 'hflupfwh9acg', '咏咏', NULL, '伍寒伊', '13146668529', 'sm0os1ew@qq.com', NULL, '2', '1997-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (4, 'o8o8cq4c', '昭昭', NULL, '轩辕婉', '13542317252', 'o8o8cq4c@263.net', NULL, '3', '1965-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (5, 'lqk2g4', '可可', NULL, '安霭', '13899248493', 'lqk2g4@googlemail.com', NULL, '1', '1978-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (6, '866ym3j4b', '蕊薇', NULL, '司马蕊薇', '13662131286', '866ym3j4b@sohu.com', NULL, '2', '2000-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (7, 'u8duuusr', '黛青', NULL, '百里涵予', '13742717589', '1q53fn@sina.com', NULL, '1', '1996-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (8, 'hg9fkdthkv7', '娣娣', NULL, '戴莎锦', '13953633795', 't4kk4t13dbi@hotmail.com', NULL, '3', '2000-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (9, 'goatp7d', '月月', NULL, '戚珊莎', '13513119569', 'goatp7d@hotmail.com', NULL, '1', '1981-03-15', 'F', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (10, '6ernv47', '阿谦', NULL, '西门利清', '13176428692', '6ernv47@163.net', NULL, '1', '1983-03-15', 'M', '2020-03-15 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (11, 'zpo8f6swym8', '娴瑾', NULL, '臧咏', '13782895459', 'zpo8f6swym8@hotmail.com', NULL, '1', '1979-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (12, '6nnowpp', '凡凡', NULL, '纪姣婉', '13425112725', '6nnowpp@0355.net', NULL, '2', '1978-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (13, 'hhzxmgoo8no', '聪聪', NULL, '淳于妹霞', '13147486822', 'hhzxmgoo8no@hotmail.com', NULL, '1', '1990-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (14, 'l2p366773l', '馨馨', NULL, '葛馨', '13159754795', 'fbagq6ggeim@msn.com', NULL, '1', '1995-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (15, '1cyd3eop', '凡凡', NULL, '司马瑶', '13731934554', '1cyd3eop@live.com', NULL, '1', '1980-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (16, 'cn5wnk4utxom', '蓓蓓', NULL, '卞蓓', '13377379335', '4m9faacer@0355.net', NULL, '1', '1976-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (17, 'r7l1wj', '燕彩', NULL, '谢素云', '13624975852', 'vvly0mf0e2ee@0355.net', NULL, '1', '1989-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (18, '3e8hts7n9do1', '瑞凡', NULL, '计枫', '13417352247', 'vzufnibnuhd@live.com', NULL, '1', '1995-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (19, 'b34feue0x', '萍萍', NULL, '伍英华', '13628754425', 'b34feue0x@gmail.com', NULL, '3', '2005-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
INSERT INTO `mall`.`user_info`(`id`, `login_name`, `nick_name`, `passwd`, `name`, `phone_num`, `email`, `head_img`, `user_level`, `birthday`, `gender`, `create_time`, `operate_time`) VALUES (20, 'sdyk2u501qis', '蕊蕊', NULL, '周冰爽', '13161154156', 'yz0daw@263.net', NULL, '1', '1985-03-16', 'F', '2020-03-16 00:00:00', '2020-03-20 00:00:00');
```

*   模板查看

```
python bin/datax.py -r mysqlreader -w streamwriter
```

*   vim job/mysql-local.json

```
{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                 "channel":1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "root",
                        "connection": [
                            {
                                "querySql": [
                                    "select db_id,on_line_flag from db_info where db_id < 10;"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": true,
                        "encoding": "UTF-8"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}
```

*   执行

```
./bin/datax.py job/mysql-local.json
```

![](https://img2.tuicool.com/MJFvI3Q.png!web)

![](https://img2.tuicool.com/qeq2qaI.png!web)

写在最后，官网例子相当的全，请参考各数据源读写的 doc