# DataX ADS写入 --- ## 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。 - > 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