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 Go to latest Published: Jul 4, 2023 License: Apache-2.0 Imports: 7 Imported by: 0

README

go-etl数据同步开发者指南

同步框架简介

go-etl主要离线数据同步框架，框架如下

readerPlugin(reader)—> Framework(Exchanger+Transformer) ->writerPlugin(riter)

采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。

  • Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。

  • Writer：Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。

  • Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题

核心模块(core)介绍

go-etl完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，go-etl接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。

go-etl Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。

go-etl调度流程
    JOB--split--+-- task1--+           +--taskGroup1--+   
                |-- task2--|           |--taskGroup2--|        
                |-- task3--|-schedule--|--taskGroup3--|             
                |  ......  |           |  ......      |           
                |-- taskN--|           |--taskGroupM--|      
                                            |
                                     +------+---------------------------------------+ 
                                     |   Reader1->Exchanger1(Transformer)->Writer1  |
                                     |   Reader2->Exchanger2(Transformer)->Writer2  |
                                     |   Reader3->Exchanger3(Transformer)->Writer3  |
                                     |     ...            ......            ...     |
                                     |   ReaderN->ExchangerX(Transformer)->WriterX  |
                                     +----------------------------------------------+

如上所示，go-etl Job启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是go-etl作业的最小单元，每一个Task都会负 责一部分数据的同步工作。切分多个Task之后，go-etl Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组),Task数和taskGroup数可以不同（N:M）。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为4。每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。

go-etl作业运行起来之后，Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0。

举例来说，用户提交了一个go-etl作业，并且配置了20个并发，目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。go-etl的调度决策思路是：go-etlJob根据分库分表切分成了100个Task。 根据20个并发，go-etl计算共需要分配4个TaskGroup。4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。

  • Job:Job是go-etl用以描述从一个源头到一个目的端的同步作业，是go-etl数据同步的最小业务单元。比如：从一张mysql的表同步到odps的一个表的特定分区。
  • Task:Task是为最大化而把Job拆分得到的最小执行单元。比如：读一张有1024个分表的mysql分库分表的Job，拆分成1024个读Task，用若干个并发执行。
  • TaskGroup: 描述的是一组Task集合。在同一个TaskGroupContainer执行下的Task集合称之为TaskGroup
  • JobContainer: Job执行器，负责Job全局拆分、调度、前置语句和后置语句等工作的工作单元。类似Yarn中的JobTracker
  • TaskGroupContainer: TaskGroup执行器，负责执行一组Task的工作单元，类似Yarn中的TaskTracker。

编程接口

Reader插件接口

Reader需要实现以下接口:

Job

Job组合*plugin.BaseJob，实现方法

    Init(ctx context.Context) (err error)
    Destroy(ctx context.Context) (err error)
    Split(ctx context.Context, number int) ([]*config.JSON, error)
    Prepare(ctx context.Context) error  //默认为空方法
    Post(ctx context.Context) error     //默认为空方法
  • Init: Job对象初始化工作，此时可以通过PluginJobConf()获取与本插件相关的配置。读插件获得配置中reader部分。
  • Prepare: 全局准备工作。
  • Split: 拆分Task。参数number框架建议的拆分数，一般是运行时所配置的并发度。值返回的是Task的配置列表。
  • Post: 全局的后置工作。
  • Destroy: Job对象自身的销毁工作。
Task

Task组合*plugin.BaseTask,实现方法

    Init(ctx context.Context) (err error)
    Destroy(ctx context.Context) (err error)
    StartRead(ctx context.Context,sender plugin.RecordSender) error 
    Prepare(ctx context.Context) error  //默认为空方法
    Post(ctx context.Context) error     //默认为空方法
  • Init：Task对象的初始化。此时可以通过PluginJobConf()获取与本Task相关的配置。这里的配置是Job的Split方法返回的配置列表中的其中一个。
  • Prepare：局部的准备工作。
  • StartRead: 从数据源读数据，写入到RecordSender中。RecordSender会把数据写入连接Reader和Writer的缓存队列。
  • Post: 局部的后置工作。
  • Destroy: Task象自身的销毁工作。
Reader
    Job() reader.Job
    Task() reader.Task

  • Job: 获取上述的Job的实例

  • Task: 获取上述的Task的实例

命令生成
cd tools/go-etl/plugin
#新增一个名为Mysql的reader -p命令可以时任意大小写，用于指定reader的名字，如果新增-d 代表会删除原来的模板
go run main.go -t reader -p Mysql

这个命令会在datax/plugin/reader中自动生成一个如下mysql的reader模板来帮助开发

    reader---mysql--+-----resources--+--plugin.json
                    |--job.go        |--plugin_job_template.json
                    |--reader.go
                    |--README.md
                    |--task.go

如下，不要忘了在plugin.json加入开发者名字和描述

{
    "name" : "mysqlreader",
    "developer":"Breeze0806",
    "description":"use github.com/go-sql-driver/mysql."
}

另外，以帮助开发者避免在使用插件注册命令后编译时报错。

数据库

如果你想帮忙实现关系型数据库的数据源，根据以下方式去实现你的数据源将更加方便

数据库存储

查看数据库存储开发者指南,不仅能帮助你更快地实现Reader插件接口，而且能帮助你更快地实现Writer插件接口

dbms reader

dbms reader通过抽象数据库存储的DBWrapper结构体成如下Querier，然后利用Querier完成Job和Task的实现

//Querier 查询器
type Querier interface {
	//通过基础表信息获取具体表
	Table(*database.BaseTable) database.Table
	//检测连通性
	PingContext(ctx context.Context) error
	//通过query查询语句进行查询
	QueryContext(ctx context.Context, query string, args ...interface{}) (*sql.Rows, error)
	//通过参数param获取具体表
	FetchTableWithParam(ctx context.Context, param database.Parameter) (database.Table, error)
	//通过参数param，处理句柄handler获取记录
	FetchRecord(ctx context.Context, param database.Parameter, handler database.FetchHandler) (err error)
	//通过参数param，处理句柄handler使用事务获取记录
	FetchRecordWithTx(ctx context.Context, param database.Parameter, handler database.FetchHandler) (err error)
	//关闭资源
	Close() error
}

像mysql实现Job和Reader,对于Task需要使用dbms.StartRead函数实现StartRead方法

二维表文件流
二维表文件流存储

查看二维表文件流存储开发者指南,不仅能帮助你更快地实现Reader插件接口，而且能帮助你更快地实现Writer插件接口

file reader

像cvs那样Task和Reader,这里需要独立实现Job，实现切分方法Split和初始化方法Init

Writer插件接口

Writer 需要实现以下接口:

Job

Job组合*plugin.BaseJob,实现方法:

    Init(ctx context.Context) (err error)
    Destroy(ctx context.Context) (err error)
    Split(ctx context.Context, number int) ([]*config.JSON, error) 
    Prepare(ctx context.Context) error //默认为空方法
    Post(ctx context.Context) error    //默认为空方法
  • Init: Job对象初始化工作，此时可以通过PluginJobConf()获取与本插件相关的配置。写插件获得writer部分。
  • Prepare: 全局准备工作。
  • Split: 拆分Task。参数number框架建议的拆分数，一般是运行时所配置的并发度。值返回的是Task的配置列表。
  • Post: 全局的后置工作。
  • Destroy: Job对象自身的销毁工作。
Task

Task组合*plugin.BaseTask,实现方法:

    Init(ctx context.Context) (err error)
    Destroy(ctx context.Context) (err error)
    StartWrite(ctx context.Context,receiver plugin.RecordReceiver) error
    Prepare(ctx context.Context) error     //默认为空方法
    Post(ctx context.Context) error        //默认为空方法
    SupportFailOver() bool                 //默认为空方法
  • Init：Task对象的初始化。此时可以通过PluginJobConf()获取与本Task相关的配置。这里的配置是Job的split方法返回的配置列表中的其中一个。
  • Prepare：局部的准备工作。
  • StartWrite：从RecordReceiver中读取数据，写入目标数据源。RecordReceiver中的数据来自Reader和Writer之间的缓存队列。
  • Post: 局Task部的后置工作。
  • Destroy: Task自身的销毁工作。
  • SupportFailOver: Task是否支持故障转移。
Writer
    Job() writer.Job
    Task() writer.Task

  • Job: 获取上述的Job的实例

  • Task: 获取上述的Task的实例

命令生成
cd tools/go-etl/plugin
#新增一个名为Mysql的writer -p命令可以时任意大小写，用于指定writer的名字，如果新增-d 代表会删除原来的模板
go run main.go -t writer -p Mysql

这个命令会在datax/plugin/writer中自动生成如下一个mysql的writer模板来帮助开发

    writer--mysql---+-----resources--+--plugin.json
                    |--job.go        |--plugin_job_template.json
                    |--README.md
                    |--task.go
                    |--writer.go

如下，不要忘了在plugin.json加入开发者名字和描述

{
    "name" : "mysqlwriter",
    "developer":"Breeze0806",
    "description":"use github.com/go-sql-driver/mysql. database/sql DB execute select sql, retrieve data from the ResultSet. warn: The more you know about the database, the less problems you encounter."
}

另外，这个可以帮助开发者避免在使用插件注册命令后编译时报错。

数据库

如果你想帮忙实现数据库的数据源，根据以下方式去实现你的数据源将更加方便，当然前提你所使用的驱动库必须实现golang标准库的database/sql的接口。

数据库存储

查看数据库存储开发者指南,不仅能帮助你更快地实现Reader插件接口，而且能帮助你更快地实现Writer插件接口

dbms writer

dbms writer通过抽象数据库存储的DBWrapper结构体成如下Execer，然后利用Execer完成Job和Task的实现

//Execer 执行器
type Execer interface {
	//通过基础表信息获取具体表
	Table(*database.BaseTable) database.Table
	//检测连通性
	PingContext(ctx context.Context) error
	//通过query查询语句进行查询
	QueryContext(ctx context.Context, query string, args ...interface{}) (*sql.Rows, error)
	//通过query查询语句进行查询
	ExecContext(ctx context.Context, query string, args ...interface{}) (sql.Result, error)
	//通过参数param获取具体表
	FetchTableWithParam(ctx context.Context, param database.Parameter) (database.Table, error)
	//批量执行
	BatchExec(ctx context.Context, opts *database.ParameterOptions) (err error)
	//prepare/exec批量执行
	BatchExecStmt(ctx context.Context, opts *database.ParameterOptions) (err error)
	//事务批量执行
	BatchExecWithTx(ctx context.Context, opts *database.ParameterOptions) (err error)
	//事务prepare/exec批量执行
	BatchExecStmtWithTx(ctx context.Context, opts *database.ParameterOptions) (err error)
	//关闭
	Close() error
}

像mysql实现Job和Writer,对于Task需要使用dbms.StartWrite函数实现StartWrite方法

二维表文件流
二维表文件流存储

查看二维表文件流存储开发者指南,不仅能帮助你更快地实现Reader插件接口，而且能帮助你更快地实现Writer插件接口

file writer

像cvs那样Task和Writer,这里需要独立实现Job，实现切分方法Split和初始化方法Init

插件配置文件

go-etl使用json作为配置文件的格式。一个典型的go-etl任务配置如下：

{
    "core" : {
        "container": {
            "job":{
                "id": 1,
                "sleepInterval":100
            },
            "taskGroup":{
                "id": 1,
                "failover":{
                    "retryIntervalInMsec":0
                }
            }
        },
        "transport":{
            "channel":{
                "speed":{
                    "byte": 100,
                    "record":100
                }
            }
        }
    },
    "job":{
        "content":[
            {
                "reader":{
                    "name": "csvreader",
                    "parameter": {
                        "path":["d:\\a.txt"],
                        "column":[
                            {
                                "index":"1",
                                "type":"time",
                                "format":"yyyy-MM-dd"
                            }
                        ],
                        "encoding":"utf-8",
                        "delimiter":","
                    }
                },
                "writer":{
                    "name": "postgreswriter",
                    "parameter": {
                        "username": "postgres",
                        "password": "123456",
                        "writeMode": "copyIn",
                        "column": ["*"],
                        "preSql": [],
                        "connection":  {
                                "url": "postgres://192.168.15.130:5432/postgres?sslmode=disable&connect_timeout=2",
                                "table": {
                                    "db":"postgres",
                                    "schema":"public",
                                    "name":"cvs"
                                }
                         },
                        "batchTimeout": "1s",
                        "batchSize":1000
                    }
                },
               "transformer":[]
            }
        ],
        "setting":{
            "speed":{
                "byte":3000,
                "record":400,
                "channel":4
            }
        }
    }
}

任务的配置中job.content.reader.parameter的value部分会传给Reader.Job；job.content.writer.parameter的value部分会传给Writer.Job ，Reader.Job和Writer.Job可以通过super.getPluginJobConf()来获取。

如何设计配置参数

配置文件的设计是插件开发的第一步！

任务配置中reader和writer下parameter部分是插件的配置参数，插件的配置参数应当遵循以下原则：

  • 驼峰命名：所有配置项采用驼峰命名法，首字母小写，单词首字母大写。

  • 正交原则：配置项必须正交，功能没有重复，没有潜规则。

  • 富类型：合理使用json的类型，减少无谓的处理逻辑，减少出错的可能。

    • 使用正确的数据类型。比如，bool类型的值使用true/false，而非"yes"/"true"/0等。
    • 合理使用集合类型，比如，用数组替代有分隔符的字符串。

  • 类似通用：遵守同一类型的插件的习惯，比如数据库的connection参数都是如下结构：

    {
    "connection":  {
    	"url": "tcp(192.168.0.1:3306)/mysql?parseTime=false",
        "table": {
            "db":"source",
            "name":"type_table"
        }
    }
}
如何使用config.JSON结构体
{
    "a":{
        "b":[{
            c:"x"
        }]
    }
}

GetConfig中要访问到x字符串 path每层的访问路径为a,a.b,a.b.0，a.b.0.c

注意，因为插件看到的配置只是整个配置的一部分。使用json.Config对象时，需要注意当前的根路径是什么。

更多json.Config的操作请参考config包的文档。

插件打包发布

新增许可证（license）

当你开发完一个功能后在提交前，请运行如下命令用于自动加入许可证

go run tools/license/main.go
插件注册

在使用golang编译前，需要将插件注册到代码中去。

golang静态编译的方式决定了go-etl框架不能用运行时动态加载插件的方式去获取插件，为此这里只能使用注册代码的方式，以下命令会生成将由开发者开发的reader和writer插件注册到程序中的代码。

go generate ./...

主要的原理如下会将对应go-etl/plugin插件中的reader和writer的resources的plugin.json生成plugin.go，同时在go-etl目录下生成plugin.go用于导入这些插件， 具体在tools/go-etl/build实现。

插件数据传输

跟一般的生产者-消费者模式一样，Reader插件和Writer插件之间也是通过channel来实现数据的传输的。channel可以是内存的，也可能是持久化的，插件不必关心。插件通过RecordSender往channel写入数据，通过RecordReceiver从channel读取数据。

channel中的一条数据为一个Record的对象，Record中可以放多个Column对象，这可以简单理解为数据库中的记录和列，Record原型具体见文档的《记录》一章。

因为Record是一个接口，Reader插件首先调用RecordSender.createRecord()创建一个Record实例，然后把Column一个个添加到Record中。

Writer插件调用RecordReceiver.getFromReader()方法获取Record，然后把Column遍历出来，写入目标存储中。当Reader尚未退出，传输还在进行时，如果暂时没有数据RecordReceiver.getFromReader()方法会阻塞直到有数据。如果传输已经结束，会返回ErrTerminate，Writer插件可以据此判断是否结束startWrite方法。

数据类型转化

为了规范源端和目的端类型转换操作，保证数据不失真，go-etl支持六种内部数据类型,具体见文档的《数据类型转化》一章。

插件文档

在插件文档README.md文档中加入以下几章内容

  1. 快速介绍：介绍插件的使用场景，特点等。
  2. 实现原理：介绍插件实现的底层原理，比如mysqlwriter通过insert into和replace into来实现插入，tair插件通过tair客户端实现写入。
  3. 配置说明
    • 给出典型场景下的同步任务的json配置文件。
    • 介绍每个参数的含义、是否必选、默认值、取值范围和其他约束。
  4. 类型转换
    • 插件是如何在实际的存储类型和go-etl的内部类型之间进行转换的。
    • 以及是否存在特殊处理。
  5. 性能报告
    • 软硬件环境，系统版本，java版本，CPU、内存等。
    • 数据特征，记录大小等。
    • 测试参数集（多组），系统参数（比如并发数），插件参数（比如batchSize）
    • 不同参数下同步速度（Rec/s, MB/s），机器负载（load, cpu）等，对数据源压力（load, cpu, mem等）。
  6. 约束限制：是否存在其他的使用限制条件。
  7. FAQ：用户经常会遇到的问题。

从源码进行编译

linux
依赖
  1. golang 1.16以及以上版本
构建
make dependencies
make release
windows
依赖
  1. 需要mingw-w64 with gcc 7.2.0以上的环境进行编译
  2. golang 1.16以及以上
  3. 最小编译环境为win7
构建
release.bat
编译产物
    +---datax---|---plugin---+---reader--mysql---|--README.md
    |                        | .......
    |                        |
    |                        |---writer--mysql---|--README.md
    |                        | .......
    |
    +---bin----datax
    +---exampales---+---csvpostgres----config.json
    |               |---db2------------config.json
    |               | .......
    |
    +---README_USER.md
  • datax/plugin下是各插件的文档
  • bin下的是数据同步程序datax
  • exampales下是各场景的数据同步的配置文档
  • README_USER.md是用户使用手册

Documentation

Overview

Package datax 主要离线数据同步框架，框架如下 

Database->readerPlugin（reader）->Framework(Exchanger+Transformer) ->writerPlugin（writer）->Database

采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。 Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。 Writer： Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。 Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题 

JOB--split--+-- task1--+           +--taskGroup1-------+______________________________________________
            |-- task2--|           |--taskGroup2       |   Reader1->Exchanger1(Transformer)->Writer1  |
            |-- task3--|-schedule--|--taskGroup3       |   Reader2->Exchanger2(Transformer)->Writer2  |
               ......                 ......           |   Reader3->Exchanger3(Transformer)->Writer3  |
            |-- taskN--|           |--taskGroupM       |          ......                              |
                                                       |   ReaderN->ExchangerN(Transformer)->WriterN  |
                                                       |______________________________________________|

核心模块介绍:

DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。 DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。 切分多个Task之后，DataX Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。 每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。 DataX作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0

DataX调度流程： 举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了20个并发，目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。 DataX的调度决策思路是：

DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。 根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。 4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。

Job: Job是DataX用以描述从一个源头到一个目的端的同步作业，是DataX数据同步的最小业务单元。比如：从一张mysql的表同步到odps的一个表的特定分区。 Task: Task是为最大化而把Job拆分得到的最小执行单元。比如：读一张有1024个分表的mysql分库分表的Job，拆分成1024个读Task，用若干个并发执行。 TaskGroup: 描述的是一组Task集合。在同一个TaskGroupContainer执行下的Task集合称之为TaskGroup JobContainer: Job执行器，负责Job全局拆分、调度、前置语句和后置语句等工作的工作单元。类似Yarn中的JobTracker TaskGroupContainer: TaskGroup执行器，负责执行一组Task的工作单元，类似Yarn中的TaskTracker。

Reader需要实现以下接口:

1. Reader的Job组合*plugin.BaseJob，实现方法Init(ctx context.Context) (err error) Destroy(ctx context.Context) (err error)，Split(ctx context.Context, number int) ([]*config.JSON, error) Prepare(ctx context.Context) error以及Post(ctx context.Context) error

2. Reader的Task组合*plugin.BaseTash,实现方法Init(ctx context.Context) (err error) Destroy(ctx context.Context) (err error)，StartRead(ctx context.Context, sender plugin.RecordSender) error Prepare(ctx context.Context) error以及Post(ctx context.Context) error

3. Reader的本身实现Job() reader.Job以及Task() reader.Task

Writer 需要实现以下接口:

1. Writer的Job组合*plugin.BaseJob，实现方法Init(ctx context.Context) (err error)， Destroy(ctx context.Context) (err error)，Split(ctx context.Context, number int) ([]*config.JSON, error)， Prepare(ctx context.Context) error以及Post(ctx context.Context) error

2. Writer的Task组合*plugin.BaseTash,实现方法Init(ctx context.Context) (err error) Destroy(ctx context.Context) (err error)，StartWrite(ctx context.Context, receiver plugin.RecordReceiver) error ，Prepare(ctx context.Context) error，Post(ctx context.Context) error以及SupportFailOver() bool

3. Writer的本身实现Job() writer.Job以及Task() writer.Task。

Index

Constants

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Variables

This section is empty.

Functions

This section is empty.

Types

type Engine 

type Engine struct {
	core.Container
	// contains filtered or unexported fields
}

Engine 执行引擎

func NewEngine 

func NewEngine(ctx context.Context, conf *config.JSON) *Engine

NewEngine 通过上下文ctx以及JSON配置conf创建新执行引擎

func (*Engine) Start 

func (e *Engine) Start() (err error)

Start 启动

type Model 

type Model string

Model 模式 

var (
	ModelJob       Model = "job"       //以工作为单位工作
	ModelTaskGroup Model = "taskGroup" //以任务组为单位工作
)

容器工作模式

func (Model) IsJob 

func (m Model) IsJob() bool

IsJob 是否以工作为单位工作

func (Model) IsTaskGroup 

func (m Model) IsTaskGroup() bool

IsTaskGroup 以任务组为单位工作

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plugin
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spi
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spi/writer
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job
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statistics/container/plugin
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plugin
reader
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reader/sqlserver
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writer/csv
writer/db2
writer/dbms
writer/file
writer/mysql
writer/oracle
writer/postgres
writer/sqlserver
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