使用dataX批量从ob迁移表到oracle

IT那活儿发布于2023-01-11 13:19 / 2925人阅读

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某核心系统业务部分业务迁移到国产数据库OceanBase，但是历史数据仍然需要迁移到Oracle数据库,对数据实时性要求不高，只需要清理前完成1个月的数据迁移即可。

开始一段时间使用的是OMS迁移，但是OMS迁移不支持单个分区的迁移，只能全表迁移，数据量较大，迁移时间较长。并且后续还有业务迁移到国产数据库OceanBase需要备份，所以考虑使用dataX迁移数据。

一

DataX

1.1 DataX简介

DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具，致力于实现包括：关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、HBase、ODPS、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

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。

1.2 DataX 3.0 框架

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，比较简洁。

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。

二

datax的使用

2.1 在Oracle创建目标表的表结构

datax同步数据需要先在目标端创建相应的表结构。

在这里是使用的OMS直接从OB迁移表结构到Oracle。

2.2 创建配置文件（json格式）

Datax的基本执行语句为:

python  {DATAX_HOME}/bin/datax.py  {JSON_FILE_NAME}.json

每个任务的参数文件是一个 json 格式，主要由setting和一个 reader 和一个 writer 组成。

批量配置json为：

{
  "job": {
    "setting": { 
      "speed": {
        "channel": 100,
    "bytes"：0
      },
      "errorLimit": {
     "record":"",
       "percentage":
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "oceanbasev10reader",
          "parameter": {
            "username": "",
            "password": "", 
            "column": [
              "*"
            ],
            "connection": [
              { 
                           "jdbcUrl":[ ""],
                            "querySql": [
                                           "select * from ${readTb} PARTITION(${readpartition}) "
                 ] 
              }
            ],
            "batchSize": 1024
          }
        },
        "writer": {
          "name": "oraclewriter",
          "parameter": {
            "where": "",
            "column": ["*"],
            "preSql": [],
            "connection": [
              {
                                "jdbcUrl": "",
                                "table": ["${writeTb}"]
              }
            ],
            "username": "",
            "password": ""
          }
        }
      }
    ]
  }
}

channel表示任务并发数。
record: 出错记录数超过record设置的条数时，任务标记为失败.
percentage: 当出错记录数超过percentage百分数时，任务标记为失败.
bytes表示每秒字节数，默认为0（不限速）。

2.3 ${readTb} 在json文件中表示变量，传输时使用-D参数进行设置.

单个表同步：

python /home/admin/tools/datax3/bin/datax.py 
/home/admin/ob_ss/ob_to_ora_ss_tbcs5.json -p"-DreadTb=table1 
-Dreadpartition=partition1 -DwriteTb=table1 "

同步完成后，job相关信息：

2.4 批量执行脚本

#!/bin/bash

v_table_list=/home/admin/ob_ss/source_table.lst
v_exec_command=/home/admin/tools/datax3/bin/datax.py
v_path_json=/home/admin/ob_ss/ob_to_ora_ss_tbcs5.json
v_path_log=/home/admin/ob_ss/log/

#从table_name.txt获取表名、分区
for table_name in `cat $v_table_list`
Do
v_source_table_name1=`echo $table_name|awk -F ":" {print $1}`
v_source_table_partition=`echo $table_name|awk -F ":" {print $2}`
v_target_table_name=`echo $table_name|awk -F ":" {print $1}|awk -F "." {print $2}`
$v_exec_command --loglevel=info -p "
-DreadTb=${v_source_table_name1} 
-Dreadpartition=${v_source_table_partition} 
-DwriteTb=${v_target_table_name} 
" $v_path_json  >> "$v_path_log"$v_source_table_name1"_"$v_source_table_partition".log

三

DataX的并发参数

Json配置文件读写数据有两种模式：

一种是table模式；
一种是querySql模式.

因为channel参数的实现是通过生成多个SQL语句实现的，所以 channel生效仅在能够split出多个SQL语句的场景下，也就是table模式+spliPk下有用。

在table模式下， channel个数决定了reader和writer的个数上限，假设为m个：如果指定了splitPk字段，DataX会将mysql表中数据按照splitPk切分成n段，n大致为5倍的channel个数。

splitPk的字段限制了必须是整型或者字符串类型。由于DataX的实现方式是按照spliPk字段分段查询数据库表，那么spliPk字段的选取应该尽可能的选择分布均匀且有索引的字段，比如主键id、唯一键等字段。

DataX会启动m个reader线程，消费DataX切分好的n个查询sql语句（task），对应的会有m个writer线程将查询出来的数据写入目标数据源中，并行度为m（也就是配置的channel个数），如果不指定splitPk字段，DataX将不会进行数据的切分，并行度直接退化成1。

需要指出的是，oceanbasev10reader，plitPk的字段限制了必须是整型。

四

遇到的问题

原因：TBCS.SYS_C0038005是全局索引，当在json的preSql设置”alter table ** truncate partition **” 时导致索引失效。
解决办法：rebuild重建索引，preSql设置” truncate table **”.

文章结语：dataX的总体使用相对比较简单，作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的 Reader 插件，以及向目标端写入数据的 Writer 插件，只要有相应的读写插件理论上 DataX 框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。

比较麻烦的是如何尽可能的提高同步的效率，虽然提供了 channel并发参数，但对于表本身的结构和数据要求比较高，并不是所有的表都能满足channel的条件。另外由于表结构需要事先建立，对于批量的同步和表结构变更的情况，支持性差。

本文作者：张振浩（上海新炬王翦团队）

本文来源：“IT那活儿”公众号

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