关键词：大数据、数据集成、数据调度

整体说明

在调研了 DolphinScheduler 之后，在项目上实际使用了一段时间，有了一些使用Datax做数据集成的实际经验，分享如下。

一、前置条件

• Datax安装： 见 《Datax安装步骤及优劣势分析》
• 在同一台服务器： DolphinScheduler 需要执行 Python 来调用 Datax，无法跨服务器，所以 Datax 需要和 DolphinScheduler 在同一台服务器上

二、环境配置

• DolphinScheduler 环境配置 Datax

按照如图顺序依次点击新增 Datax环境

在编辑页面填写 Python 执行路径 和 Datax执行路径，具体内容如下：

export PYTHON_LAUNCHER=/usr/bin/python
export DATAX_LAUNCHER=/home/datax/bin/datax.py

配置结果如下图片

三、数据集成配置

3.1、源中心

• 来源数据库： 配置好来源数据库连接
• 目的数据库： 配置好目的数据库连接

3.2、Datax任务配置

• 创建工作流



• 添加 Datax 组件

配置名称 和 环境信息图片

配置来源库及自定义SQL 和 目的库目的表图片

保存，之后，保存任务，上线任务

• 运行测试任务，运行成功

• 查看日志，数据集成成功

四、方案优势

• 可视化配置页面： 在可视化页面配置自定义SQL.来选择源表字段，再也不用编辑 Datax 自带的 JSON 文件了
• 服务器无侵入性： 当我们编辑 Datax 自带的 JSON 文件时，不可避免的需要服务器的相关权限，需要上传文件等，对服务器有侵入性，一般生产环境，没有这么高的权限
• 开源方案，成本低： 无论是Datax 还是 DolphinScheduler 都是开源产品，不需要额外付钱