#指定PYTHON_PATH路径(这里改为你相应的路径即可) #/usr/local/datax-web-2.1.2/modules/datax-executor/bin/env.properties PYTHON_PATH=/usr/local/datax/bin/datax.py #如果需要变更端口可以修改(默认是9527) DATAX_ADMIN_PORT=9527#如果都配置完成之后就可以启动web以及datax执行器 #在datax-web的bin目...
MySQL (5.5+) 必选,对应客户端可以选装, Linux服务上若安装mysql的客户端可以通过部署脚本快速初始化数据库 JDK (1.8.0_xxx) 必选 Maven (3.6.1+) 必选 DataX 必选 Python (2.x) (支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件,替换文件在doc/datax-web/datax-python3下) 必选,主要用于调度...
datax下载地址:https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202303/datax.tar.gz,这个版本大于1.48G。 datax-web现在地址:https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/tags,下载最新版即可。 2)修改datax-web部分 1、将datax-web工程解压到处自己的的编译器。 2、修改针对于docker的配置 a、在dat...
上面成功之后, 进入datax-web-2.1.2 执行./bin/start-all.sh启动相关服务 访问地址为 http://{ip}}:9527/index.html 关于启动日志查看 1、datax-web-2.1.2/modules/datax-executor/bin/console.out2、datax-web-2.1.2/modules/datax-admin/bin/console.out AI代码助手复制代码 到此,关于“datax环境部...
1、通过Web配置datax任务执行时间; 2、DataX Json保存在数据库中,方便任务的迁移,管理; 3、Web查看抽取结果和历史记录; 4、支持DataX定时任务动态修改执行时间、任务内容,即时生效; 5、调度采用master/slave模式,支持集群部署; 6、任务分布式执行,任务"执行器"支持集群部署; ...
⽬前成型的可视化界⾯，datax推荐datax web，kettle后期维护⽤的界⾯推荐jenkins/kettle-manager简单 2.datax对于数据库压⼒⽐较⼩，全量读取速度优于kettle 3.对于⼀些⽅案的可⾏性，⼩数据量的选择全量对⽐，10w数据量⼤概3s完成插⼊更新全量抽取过程，还是⽐较快的。⼩数据量的情况下...
flink datasteam 和 tableapi 那个号 flinkx和datax,文章目录横向比对初识ApacheSeaTunnel横向比对对比项ApacheSeaTunnelDataXApacheSqoopApacheFlumeFlinkCDC部署难度容易容易中等,依赖于Hadoop生态系统容易中等,依赖于Hadoop生态系统运行模式分布式,也支持单机单机本
Datax和Kettle的对比Datax与Sqoop的对比,Datax和Kettle的对比较维度\产品kettleDataX设计及架构适用场景面向数据仓库建模传统ETL工具
DataX与DataXWeb部署详解 # 一、DataX部署步骤 1. 检查JDK版本 在Linux环境下部署DataX前,首先需要确保系统已安装了正确的Java运行环境。可以通过执行以下命令来查看当前系统安装的JDK版本: bash java -version 如果系统尚未安装JDK,或者版本不符合要求,需要先安装或升级到DataX官方推荐的版本。 2. 检查Python版本 ...
本文转载自:https://www.cnblogs.com/javaIOException/p/7524945.html 作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小、速度快、总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度。