# DataX ADS写入
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## 1 快速介绍
欢迎ADS加入DataX生态圈!ADSWriter插件实现了其他数据源向ADS写入功能,现有DataX所有的数据源均可以无缝接入ADS,实现数据快速导入ADS。
ADS写入预计支持两种实现方式:
* ADSWriter 支持向ODPS中转落地导入ADS方式,优点在于当数据量较大时(>1KW),可以以较快速度进行导入,缺点引入了ODPS作为落地中转,因此牵涉三方系统(DataX、ADS、ODPS)鉴权认证。
* ADSWriter 同时支持向ADS直接写入的方式,优点在于小批量数据写入能够较快完成(<1KW),缺点在于大数据导入较慢。
注意:
> 如果从ODPS导入数据到ADS,请用户提前在源ODPS的Project中授权ADS Build账号具有读取你源表ODPS的权限,同时,ODPS源表创建人和ADS写入属于同一个阿里云账号。
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> 如果从非ODPS导入数据到ADS,请用户提前在目的端ADS空间授权ADS Build账号具备Load data权限。
以上涉及ADS Build账号请联系ADS管理员提供。
## 2 实现原理
ADS写入预计支持两种实现方式:
### 2.1 Load模式
DataX 将数据导入ADS为当前导入任务分配的ADS项目表,随后DataX通知ADS完成数据加载。该类数据导入方式实际上是写ADS完成数据同步,由于ADS是分布式存储集群,因此该通道吞吐量较大,可以支持TB级别数据导入。
![中转导入](http://aligitlab.oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/uploads/cdp/cdp/f805dea46b/_____2015-04-10___12.06.21.png)
1. DataX底层得到明文的 jdbc://host:port/dbname + username + password + table, 以此连接ADS, 执行show grants; 前置检查该用户是否有ADS中目标表的Load Data或者更高的权限。注意,此时ADSWriter使用用户填写的ADS用户名+密码信息完成登录鉴权工作。
2. 检查通过后,通过ADS中目标表的元数据反向生成ODPS DDL,在ODPS中间project中,以ADSWriter的账户建立ODPS表(非分区表,生命周期设为1-2Day), 并调用ODPSWriter把数据源的数据写入该ODPS表中。
注意,这里需要使用中转ODPS的账号AK向中转ODPS写入数据。
3. 写入完成后,以中转ODPS账号连接ADS,发起Load Data From ‘odps://中转project/中转table/' [overwrite] into adsdb.adstable [partition (xx,xx=xx)]; 这个命令返回一个Job ID需要记录。
注意,此时ADS使用自己的Build账号访问中转ODPS,因此需要中转ODPS对这个Build账号提前开放读取权限。
4. 连接ADS一分钟一次轮询执行 select state from information_schema.job_instances where job_id like ‘$Job ID’,查询状态,注意这个第一个一分钟可能查不到状态记录。
5. Success或者Fail后返回给用户,然后删除中转ODPS表,任务结束。
上述流程是从其他非ODPS数据源导入ADS流程,对于ODPS导入ADS流程使用如下流程:
![直接导入](http://aligitlab.oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/uploads/cdp/cdp/b3a76459d1/_____2015-04-10___12.06.25.png)
### 2.2 Insert模式
DataX 将数据直连ADS接口,利用ADS暴露的INSERT接口直写到ADS。该类数据导入方式写入吞吐量较小,不适合大批量数据写入。有如下注意点:
* ADSWriter使用JDBC连接直连ADS,并只使用了JDBC Statement进行数据插入。ADS不支持PreparedStatement,故ADSWriter只能单行多线程进行写入。
* ADSWriter支持筛选部分列,列换序等功能,即用户可以填写列。
* 考虑到ADS负载问题,建议ADSWriter Insert模式建议用户使用TPS限流,最高在1W TPS。
* ADSWriter在所有Task完成写入任务后,Job Post单例执行flush工作,保证数据在ADS整体更新。
## 3 功能说明
### 3.1 配置样例
* 这里使用一份从内存产生到ADS,使用Load模式进行导入的数据。
```
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 2
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column": [
{
"value": "DataX",
"type": "string"
},
{
"value": "test",
"type": "bytes"
}
],
"sliceRecordCount": 100000
}
},
"writer": {
"name": "adswriter",
"parameter": {
"odps": {
"accessId": "xxx",
"accessKey": "xxx",
"account": "xxx@aliyun.com",
"odpsServer": "xxx",
"tunnelServer": "xxx",
"project": "transfer_project"
},
"writeMode": "load",
"url": "127.0.0.1:3306",
"schema": "schema",
"table": "table",
"username": "username",
"password": "password",
"partition": "",
"lifeCycle": 2,
"overWrite": true,
}
}
}
]
}
}
```
* 这里使用一份从内存产生到ADS,使用Insert模式进行导入的数据。
```
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 2
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column": [
{
"value": "DataX",
"type": "string"
},
{
"value": "test",
"type": "bytes"
}
],
"sliceRecordCount": 100000
}
},
"writer": {
"name": "adswriter",
"parameter": {
"writeMode": "insert",
"url": "127.0.0.1:3306",
"schema": "schema",
"table": "table",
"column": ["*"],
"username": "username",
"password": "password",
"partition": "id,ds=2015"
}
}
}
]
}
}
```
### 3.2 参数说明 (用户配置规格)
* **url**
* 描述:ADS连接信息,格式为"ip:port"。
* 必选:是
* 默认值:无
* **schema**
* 描述:ADS的schema名称。
* 必选:是
* 默认值:无
* **username**
* 描述:ADS对应的username,目前就是accessId
* 必选:是
* 默认值:无
* **password**
* 描述:ADS对应的password,目前就是accessKey
* 必选:是
* 默认值:无
* **table**
* 描述:目的表的表名称。
* 必选:是
* 默认值:无
* **partition**
* 描述:目标表的分区名称,当目标表为分区表,需要指定该字段。
* 必选:否
* 默认值:无
* **writeMode**
* 描述:支持Load和Insert两种写入模式
* 必选:是
* 默认值:无
* **column**
* 描述:目的表字段列表,可以为["*"],或者具体的字段列表,例如["a", "b", "c"]
* 必选:是
* 默认值:无
* **overWrite**
* 描述:ADS写入是否覆盖当前写入的表,true为覆盖写入,false为不覆盖(追加)写入。当writeMode为Load,该值才会生效。
* 必选:是
* 默认值:无
* **lifeCycle**
* 描述:ADS 临时表生命周期。当writeMode为Load时,该值才会生效。
* 必选:是
* 默认值:无
* **batchSize**
* 描述:ADS 提交数据写的批量条数,当writeMode为insert时,该值才会生效。
* 必选:writeMode为insert时才有用
* 默认值:32
* **bufferSize**
* 描述:DataX数据收集缓冲区大小,缓冲区的目的是攒一个较大的buffer,源头的数据首先进入到此buffer中进行排序,排序完成后再提交ads写。排序是根据ads的分区列模式进行的,排序的目的是数据顺序对ADS服务端更友好,出于性能考虑。bufferSize缓冲区中的数据会经过batchSize批量提交到ADS中,一般如果要设置bufferSize,设置bufferSize为batchSize数量的多倍。当writeMode为insert时,该值才会生效。
* 必选:writeMode为insert时才有用
* 默认值:默认不配置不开启此功能
### 3.3 类型转换
| DataX 内部类型| ADS 数据类型 |
| -------- | ----- |
| Long |int, tinyint, smallint, int, bigint|
| Double |float, double, decimal|
| String |varchar |
| Date |date |
| Boolean |bool |
| Bytes |无 |
注意:
* multivalue ADS支持multivalue类型,DataX对于该类型支持待定?
## 4 插件约束
如果Reader为ODPS,且ADSWriter写入模式为Load模式时,ODPS的partition只支持如下三种配置方式(以两级分区为例):
```
"partition":["pt=*,ds=*"] (读取test表所有分区的数据)
"partition":["pt=1,ds=*"] (读取test表下面,一级分区pt=1下面的所有二级分区)
"partition":["pt=1,ds=hangzhou"] (读取test表下面,一级分区pt=1下面,二级分区ds=hz的数据)
```
## 5 性能报告(线上环境实测)
### 5.1 环境准备
### 5.2 测试报告
## 6 FAQ