大家好，我是脚丫先生 (o^^o)
在看技术文章的时候，发现有赞平台采用过Datax。想到指北数据中台，数据汇聚采用的是Datax-web二次开发，借鉴经验设计思路，丰富自己方案。
有大平台做基础，优化指北数据中台就会更有思路。
路漫漫其修远兮~~~
一、需求
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
随着公司业务发展，数据同步的场景越来越多，主要是 MySQL、Hive 与文本文件之间的数据同步，Sqoop 已经不能完全满足我们的需求。在2017年初，我们已经无法忍受 Sqoop 给我们带来的折磨，准备改造我们的数据同步工具。当时有这么些很最痛的需求：
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多次因 MySQL 变更引起的数据同步异常。MySQL 需要支持读写分离与分表分库模式，而且要兼容可能的数据库迁移、节点宕机以及主从切换。
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有不少异常是由表结构变更导致。MySQL 或 Hive 的表结构都可能发生变更，需要兼容多数的表结构不一致情况。
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MySQL 读写操作不要影响线上业务，不要触发 MySQL 的运维告警，不想天天被 DBA 喷。
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希望支持更多的数据源，如 HBase、ES、文本文件。
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作为数据平台管理员，还希望收集到更多运行细节，方便日常维护：
- 统计信息采集，例如运行时间、数据量、消耗资源
- 脏数据校验和上报
- 希望运行日志能接入公司的日志平台，方便监控
二、选型
基于上述的数据同步需求，我们计划基于开源做改造，考察的对象主要是 DataX 和 Sqoop，它们之间的功能对比如下：
DataX 主要的缺点在于单机运行，而这个可以通过调度系统规避，其他方面的功能均优于 Sqoop，最终我们选择了基于 DataX 开发。
三、前期设计
3.1 运行形态
使用 DataX 最重要的是解决分布式部署和运行问题，DataX 本身是单进程的客户端运行模式，需要考虑如何触发运行 DataX。
我们决定复用已有的离线任务调度系统，任务触发由调度系统负责，DataX 只负责数据同步。这样就复用了系统能力，避免重复开发。
在每个数据平台的 worker 服务器，都会部署一个 DataX 客户端，运行时可同时启动多个进程，这些都由调度系统控制。
3.2 执行器设计
为了与已有的数据平台交互，需要做一些定制修改：
- 符合平台规则的状态上报，如启动/运行中/结束，运行时需上报进度，结束需上报成功失败
- 符合平台规则的运行日志实时上报，用于展示
- 统计、校验、流控等子模块的参数可从平台传入，并需要对结果做持久化
- 需要对异常输入做好兼容，例如 MySQL 主从切换、表结构变更
3.3 开发策略
大致的运行流程是：前置配置文件转换、表结构校验 -> （输入 -> DataX 核心+业务无关的校验 -> 输出） -> 后置统计/持久化。
尽量保证 DataX 专注于数据同步，尽量不隐含业务逻辑，把有赞特有的业务逻辑放到 DataX 之外，数据同步过程无法满足的需求，才去修改源码。
表结构、表命名规则、地址转换这些运行时前置校验逻辑，以及运行结果的持久化，放在元数据系统，而运行状态的监控放在调度系统。
四、Datax-Web
datax是基于脚本化的采集工具，因此小伙伴会问：有可视化界面进行采集任务执行吗？
这必须有。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间。
- 用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务。
- 支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
并且提供可视化界面，以菜单的方式进行数据汇聚。
而我们在做大数据汇聚模块过程，是基于datax-web的源码成为一个单独的微服务，以此进行二次开发，最后以容器化的形式部署。
五、总结
有赞平台使用的Datax进行数据的汇聚，采取了多个措施进行了很多的优化。但是现如今而言，我们更多的采用的是集成Datax-Web进行二次开发，可以进行分布式部署。
指北数据中台，是完全源码的方式进行了Datax-Web的集成，包括前端和后端。
在之后，将会对其进行二次开发，包括插件新增，爬虫定制等。
