开源作业调度工具实现开源的Datax、Sqoop、Kettle等ETL工具的作业批量自动化调度
开源作业调度工具实现开源的Datax、Sqoop、Kettle等ETL工具的作业批量自动化调度
老衲大海 发表于4个月前
开源作业调度工具实现开源的Datax、Sqoop、Kettle等ETL工具的作业批量自动化调度
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1、阿里开源软件:DataX

        DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。(摘自百科)

2、Apache开源软件:Sqoop

Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。(摘自百科)

3、Kettle开源软件:水壶(中文名)

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。(摘自百科)

上面三个开源ETL工具的简介都摘自百科内容,个人kettle用的比较多,其他两个用的比较少。其实不管是开源还是商用ETL工具都自带了作业调度,但其从使用的灵活性和简易性来说,那就不如第三方专业做批量作业调度的工具了。既然都是工具,是为了方便我们使用人员,那干嘛不使用更好的工具来减轻我们的工作量,从而让我们将精力更多的投入到业务本身去呢?这里就给大家分享一个第三方开源批量作业自动化工具TASKCTL(开源社区地址:https://www.oschina.net/p/taskctl),看TASKCTL如何轻松实现开源ETL工具Datax、Sqoop、Kettle等的作业批量调度。废话不多说,直接上干货。

TASKCTL采用任务插件驱动机制,因此,可支持各种存储过程、各种脚本、以及诸如Datastage\Informatica\kettle等各种ETL工具任务,可以完成串行、并行、依赖、互斥、执行计划、定时、容错、循环、条件分支、远程、负载均衡、自定义条件等各种不同的核心调度功能。

下面以调度DataX作业类型为例:

$ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
$ python datax.py ./mysql2odps.json

我们可以看到调用datax,实际上是调用python脚本。

因此我们可以直接在taskctl中配置作业的xml片段如下:

<python>
    <name>datax_job</name>
    <progname>datax.py</progname>   -- 此处有可能需要定位到cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}
    <para>./mysql2odps.json</para>
  </python>

当然,如果要使datax作业类型看起来更加个性化点(或者在插件中适配点什么)。我们还可以datax配置单独的任务插件,步骤如下:

1、编写调用datax的脚本文件cprundataxjob.sh:

#!bin/bash

if [ $# -ne 3 ]
then
    echo "Param error !"
    echo "Usage: $0 progname para expara"
    exit 126
fi

#------------------------------------------------------------------------------
#      第一步: 接收参数
#------------------------------------------------------------------------------ 
ProgName=$1
Para=$2
ExpPara=$3

#------------------------------------------------------------------------------
#      第二步: 运行JOB,并等待结果
#------------------------------------------------------------------------------ 
#cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN}    --相当于TASKCTL中的exppara环境参数
cd ${ExpPara}

#python datax.py ./mysql2odps.json
python datax.py ${ProgName}

#收集datax.py执行结果
retinfo=$?

#------------------------------------------------------------------------------
#      第四步: 插件返回
#------------------------------------------------------------------------------ 

#根据retinfo的信息,返回给TASKCTL

if [ ${retinfo} -eq 0 ]
then
    echo ""
    echo "Run job success !"
else
    echo ""
    echo "Run job failed !" 
fi
exit ${retinfo}

配置后,把cprundataxjob.sh放到TASKCTL服务端的$TASKCTLDIR/src/plugin/dataxjob/shell/目录下

2、在TASKCTL桌面软件admin中配置插件如下图:

3、在designer中编写模块代码如下:

<dataxjob>
    <name>MainModul_JobNode0</name>
    <progname>./mysql2odps.json</progname>
    <exppara>[你的datax安装路径]</exppara>
  </dataxjob>

4、完成模块代码的编写后,如下:

 

 

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老衲大海
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