HData是一个异构的ETL数据导入/导出工具,致力于使用一个工具解决不同数据源(JDBC、Hive、HDFS、HBase、MongoDB、FTP、Http、CSV、Excel、Kafka等)之间数据交换的问题。HData在设计上同时参考了开源的Sq
Jayer 0f0a38f3e7 Merge pull request #74 from Forec/master | 6 vuotta sitten | |
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assembly | 7 vuotta sitten | |
bin | 7 vuotta sitten | |
conf | 7 vuotta sitten | |
doc | 7 vuotta sitten | |
hdata-api | 8 vuotta sitten | |
hdata-console | 7 vuotta sitten | |
hdata-core | 7 vuotta sitten | |
hdata-csv | 7 vuotta sitten | |
hdata-excel | 7 vuotta sitten | |
hdata-ftp | 7 vuotta sitten | |
hdata-hbase | 6 vuotta sitten | |
hdata-hdfs | 7 vuotta sitten | |
hdata-hive | 7 vuotta sitten | |
hdata-http | 7 vuotta sitten | |
hdata-jdbc | 7 vuotta sitten | |
hdata-kafka | 7 vuotta sitten | |
hdata-mongodb | 7 vuotta sitten | |
hdata-wit | 7 vuotta sitten | |
.gitignore | 7 vuotta sitten | |
README.md | 6 vuotta sitten | |
pom.xml | 7 vuotta sitten |
HData是一个异构的ETL数据导入/导出工具,致力于使用一个工具解决不同数据源(JDBC、Hive、HDFS、HBase、MongoDB、FTP、Http、CSV、Excel、Kafka等)之间数据交换的问题。HData在设计上同时参考了开源的Sqoop、DataX,却与之有不同的实现。HData采用“框架+插件”的结构,具有较好的扩展性,框架相当于数据缓冲区,插件则为访问不同的数据源提供实现。
1、异构数据源之间高速数据传输;
2、跨平台独立运行;
3、数据传输过程全内存操作,不读写磁盘;
4、插件式扩展。
配置文件:XML格式,配置Reader、Writer的参数(如:并行度、数据库连接地址、账号、密码等);
Reader:数据读取模块,负责从数据源读取数据并写入RingBuffer;
Splitter:根据配置文件中Reader的并行度构造相应数据的ReaderConfig对象供Reader使用,以实现数据的并行读取;
RingBuffer:来自Disruptor的高性能环形数据缓冲区,基于事件监听模式的异步实现,采用无锁方式针对CPU缓存优化,在此用于Reader和Writer的数据交换;
Writer:数据写入模块,负责从RingBuffer中读取数据并写入目标数据源。
HData框架通过配置读取解析、RingBuffer 缓冲区、线程池封装等技术,统一处理了数据传输中的基本问题,并提供Reader、Splitter、Writer插件接口,基于此可以方便地开发出各种插件,以满足各种数据源访问的需求。
执行 mvn clean package -Pmake-package 命令,执行成功后将会生成压缩包 ./build/hdata.tar.gz ,然后解压即可。
编译时也可以夹带自己的配置, 如:mvn clean package -Pcdh5 -Pmake-package
./bin/hdata --reader READER_NAME -Rk1=v1 -Rk2=v2 --writer WRITER_NAME -Wk1=v1 -Wk2=v2
READER_NAME、WRITER_NAME分别为读/写插件的名称,例如:jdbc、hive Reader插件的参数配置以-R为前缀,Writer插件的参数配置以-W为前缀。
例子(Mysql -> Hive):
./bin/hdata --reader jdbc -Rurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/testdb" -Rdriver="com.mysql.jdbc.Driver" -Rtable="testtable" -Rusername="username" -Rpassword="password" -Rparallelism=3 --writer hive -Wmetastore.uris="thrift://127.0.0.1:9083" -Whdfs.conf.path="/path/to/hdfs-site.xml" -Wdatabase="default" -Wtable="testtable" -Whadoop.user="hadoop" -Wparallelism=2
job.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<job id="job_example">
<reader name="jdbc">
<url>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/testdb</url>
<driver>com.mysql.jdbc.Driver</driver>
<table>testtable</table>
<username>username</username>
<password>password</password>
<parallelism>3</parallelism>
</reader>
<writer name="hive">
<metastore.uris>thrift://127.0.0.1:9083</metastore.uris>
<hdfs.conf.path>/path/to/hdfs-site.xml</hdfs.conf.path>
<database>default</database>
<table>testtable</table>
<hadoop.user>hadoop</hadoop.user>
<parallelism>2</parallelism>
</writer>
</job>
运行命令:
./bin/hdata -f /path/to/job.xml
其中,参数parallelism为读/写并行度,所有插件均有该参数,默认为1。
设置合理的parallelism参数可提高性能。
无配置参数,一般仅用于测试
参数 | 是否必选 | 描述 |
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driver | 是 | JDBC驱动类名,如:com.mysql.jdbc.Driver |
url | 是 | JDBC连接地址,如: jdbc:mysql://localhost:3306/db |
username | 是 | 数据库用户名 |
password | 是 | 数据库密码 |
table | 是 | 表名(包含数据库名或schema名),如:db.table,也支持分表,例如:table[001-100] |
columns | 否 | 字段名,多个字段用逗号“,”分隔。不填则选取所有字段。 |
exclude.columns | 否 | 排除的字段名,多个字段用逗号“,”分隔 |
where | 否 | 查询条件,如:day=’20140418’ |
sql | 否 | 自定义查询SQL |
split.by | 否 | 并行读取切分的字段 |
max.size.per.fetch | 否 | 单次执行SQL获取的最多记录数 |
null.string | 否 | 替换当字符串类型的字段值为NULL时的值 |
null.non.string | 否 | 替换当非字符串类型的字段值为NULL时的值 |
field.wrap.replace.string | 否 | 若字符串字段中存在换行符时需要替换的值 |
number.format | 否 | 小数类型字段的输出格式 |
keyword.escaper | 否 | 关键字转义字符,默认为` |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
metastore.uris | 否 | Hive Metastore连接地址,如:thrift://localhost:9083, 默认: HiveConf.getVar(ConfVars.METASTOREURIS) 即 hive-site.xml 中的 hive.metastore.uris |
database | 否 | 数据库名,默认:default |
table | 是 | 表名 |
partitions | 否 | 分区,例如: visit_date='2016-07-07' |
hadoop.user | 否 | 具有HDFS读权限的用户名 |
hdfs.conf.path | 否 | hdfs-site.xml配置文件路径 |
select.columns | 否 | 选择读取的字段 |
convert.null | 否 | 设置值为NULL时对应的字符串,默认:"NULL" |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
dir | 是 | HDFS目录路径,如:hdfs://192.168.1.1:8020/user/dir1 |
filename | 是 | 文件名,支持正则表达式 |
schema | 否 | 输出的字段定义 |
fields.separator | 否 | 字段分隔符,默认:\0001 |
encoding | 否 | 文件编码,默认:UTF-8 |
hadoop.user | 否 | 具有HDFS读权限的用户名 |
hdfs.conf.path | 否 | hdfs-site.xml配置文件路径 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
zookeeper.quorum | 是 | Zookeeper连接地址,如:192.168.1.16,192.168.1.17 |
zookeeper.client.port | 否 | Zookeeper客户端端口,默认:2181 |
table | 是 | 表名 |
start.rowkey | 否 | Rowkey起始值 |
end.rowkey | 否 | Rowkey结束值 |
columns | 是 | 读取的列,如::rowkey,cf:start_ip,cf:end_ip |
schema | 是 | 输出的字段定义,如:id,start_ip,end_ip |
zookeeper.znode.parent | 否 | hbase使用的Zookeeper根节点 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
url | 是 | URL链接 |
encoding | 否 | 编码,默认UTF-8 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
topic | 是 | 需要消费的topic |
group.id | 是 | consumer组id |
zookeeper.connect | 是 | Zookeeper连接地址,如:198.168.12.34:2181 |
consumer.stream.count | 否 | 数据消费流的数量,默认为1 |
encoding | 否 | 编码,默认UTF-8 |
max.fetch.size | 否 | 最大fetch数,默认:100000 |
max.wait.second | 否 | 最大等待时间(单位:秒),默认:300 |
partition.id | 否 | 默认:0 |
start.offset | 否 | 需要消费的起始offset |
fields.separator | 否 | 字段分隔符,默认\t |
schema | 否 | 输出的字段定义,如:id,start_ip,end_ip |
其他配置请参考:Kafka Configuration
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
host | 是 | FTP连接地址,如:192.168.1.1 |
port | 否 | FTP端口,默认:21 |
username | 是 | 用户名 |
password | 是 | 密码 |
dir | 是 | FTP目录,如:/input/dir |
filename | 是 | 文件名,支持正则表达式 |
recursive | 否 | 是否递归搜索文件,默认:false |
encoding | 否 | 文件编码,默认:UTF-8 |
fields.separator | 否 | 字段分隔符,默认:\t |
schema | 否 | 输出的字段定义 |
fields.count.filter | 否 | 符合的字段数,不符合则过滤记录 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
uri | 是 | MongoDB连接地址,如:mongodb://localhost/test.ip |
query | 否 | 查询语句,如:{"city":"XXX"} |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
path | 是 | 本地文件路径 |
start.row | 否 | 数据起始行数,默认:1 |
encoding | 否 | 编码,默认:UTF-8 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
path | 是 | 文件路径 |
include.column.names | 否 | 是否包含列名,默认:false |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
driver | 是 | JDBC驱动类名,如:com.mysql.jdbc.Driver |
url | 是 | JDBC连接地址,如: jdbc:mysql://localhost:3306/db |
username | 是 | 数据库用户名 |
password | 是 | 数据库密码 |
table | 是 | 表名(包含数据库名或schema名),如:db.table |
batch.insert.size | 否 | 批量插入的记录数,默认值:10000 |
schema | 否 | 字段名配置,一般用于writer和reader的字段名不一致时 |
keyword.escaper | 否 | 关键字转义字符,默认为` |
upsert.columns | 否 | 指定 Upsert 的字段列表,逗号分隔,目前仅支持 Mysql,默认为空(即不启用 upsert) |
参数 | 是否必选 | 描述 |
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metastore.uris | 否 | Hive Metastore连接地址,如:thrift://localhost:9083, 默认: HiveConf.getVar(ConfVars.METASTOREURIS) 即 hive-site.xml 中的 hive.metastore.uris |
database | 否 | 数据库名,默认:default |
table | 是 | 表名 |
partitions | 否 | 分区条件,如:day='20140418' |
hadoop.user | 否 | 具有HDFS写权限的用户名 |
hdfs.conf.path | 否 | hdfs-site.xml配置文件路径 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
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path | 是 | HDFS文件路径,如:hdfs://192.168.1.1:8020/user/1.txt |
fields.separator | 否 | 字段分隔符,默认:\t |
line.separator | 否 | 行分隔符,默认:\n |
encoding | 否 | 文件编码,默认:UTF-8 |
compress.codec | 否 | 压缩编码,如:org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec |
hadoop.user | 否 | 具有HDFS写权限的用户名 |
max.file.size.mb | 否 | 单个文件最大大小限制(单位:MB) |
partition.date.index | 否 | 日期字段索引值,起始值为0 |
partition.date.format | 否 | 日期格式,如:yyyy-MM-dd |
hdfs.conf.path | 否 | hdfs-site.xml配置文件路径 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
zookeeper.quorum | 是 | Zookeeper连接地址,如:192.168.1.16,192.168.1.17 |
zookeeper.client.port | 否 | Zookeeper客户端端口,默认:2181 |
table | 是 | 表名 |
columns | 是 | 列名,如::rowkey,cf:start_ip |
batch.insert.size | 否 | 批量插入的记录数,默认值:10000 |
zookeeper.znode.parent | 否 | hbase使用的Zookeeper根节点 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
---|---|---|
topic | 是 | 需要消费的topic |
fields.separator | 否 | 字段分隔符,默认\t |
其他配置请参考:Kafka Configuration
参数 | 是否必选 | 描述 |
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host | 是 | FTP连接地址,如:192.168.1.1 |
port | 否 | FTP端口,默认:21 |
username | 是 | 用户名 |
password | 是 | 密码 |
path | 是 | FTP保存目录 |
encoding | 否 | 文件编码,默认:UTF-8 |
fields.separator | 否 | 字段分隔符,默认:\t |
line.separator | 否 | 行分隔符,默认\n |
gzip.compress | 否 | 是否启用gzip压缩,默认:false |
参数 | 是否必选 | 描述 |
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uri | 是 | MongoDB连接地址,如:mongodb://localhost/test.ip |
query | 否 | 查询语句,如:{"city":"XXX"} |
参数 | 是否必选 | 描述 |
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path | 是 | 本地文件路径 |
separator | 否 | 字段分隔符,默认逗号"," |
encoding | 否 | 编码,默认:UTF-8 |
参数 | 是否必选 | 描述 |
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path | 是 | 文件路径 |
include.column.names | 否 | 是否包含列名,默认:false |
无配置参数,一般仅用于测试
Reader | 并行度切分依据 |
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jdbc | 数值型主键(或配置指定列)的大小范围。默认会根据查询条件查找max(id)和min(id),然后根据id的区间范围均分,每个线程负责读取其中一份区间的数据 |
hive | 文件数量 |
hbase | region数量 |
hdfs | 文件数量 |
mongodb | _id区间 |
ftp | 文件数量 |
http | http接口中的offset参数 |
kafka | 无。使用High-Level Consumer API |
csv | 文件数量 |
excel | 无 |
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