DataX-On-Hadoop即使用hadoop的任务调度器，将DataX task(Reader->Channel->Writer)调度到hadoop执行集群上执行。这样用户的hadoop数据可以通过MR任务批量上传到MaxCompute、RDS等，不需要用户提前安装和部署DataX软件包，也不需要另外为DataX准备执行集群。但是可以享受到DataX已有的插件逻辑、流控限速、鲁棒重试等等。

1. DataX-On-Hadoop 运行方式

1.1 什么是DataX-On-Hadoop

DataX https://github.com/alibaba/DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、MaxCompute 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。 DataX同步引擎内部实现了任务的切分、调度执行能力，DataX的执行不依赖Hadoop环境。

DataX-On-Hadoop是DataX针对Hadoop调度环境实现的版本，使用hadoop的任务调度器，将DataX task(Reader->Channel->Writer)调度到hadoop执行集群上执行。这样用户的hadoop数据可以通过MR任务批量上传到MaxCompute等，不需要用户提前安装和部署DataX软件包，也不需要另外为DataX准备执行集群。但是可以享受到DataX已有的插件逻辑、流控限速、鲁棒重试等等。

目前DataX-On-Hadoop支持将Hdfs中的数据上传到公共云MaxCompute当中。

1.2 如何运行DataX-On-Hadoop

运行DataX-On-Hadoop步骤如下:

提阿里云工单申请DataX-On-Hadoop软件包，此软件包本质上也是一个Hadoop MR Jar；
通过hadoop客户端提交一个MR任务，您只需要关系作业的配置文件内容(这里是./bvt_case/speed.json，配置文件和普通的DataX配置文件完全一致)，提交命令是：
```
./bin/hadoop jar datax-jar-with-dependencies.jar 
com.alibaba.datax.hdfs.odps.mr.HdfsToOdpsMRJob ./bvt_case/speed.json
```

任务执行完成后，可以看到类似如下日志:

297ebb78fb13ffd96a51f80702bc06ae0a74aca6

本例子的Hdfs Reader 和Odps Writer配置信息如下:

{
    "core": {
        "transport": {
            "channel": {
                "speed": {
                    "byte": "-1",
                    "record": "-1"
                }
            }
        }
    },
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "byte": 1048576
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "path": "/tmp/test_datax/big_data*",
                        "defaultFS": "hdfs://localhost:9000",
                        "column": [
                            {
                                "index": 0,
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "index": 1,
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "fileType": "text",
                        "encoding": "UTF-8",
                        "fieldDelimiter": ","
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "odpswriter",
                    "parameter": {
                        "project": "",
                        "table": "",
                        "partition": "pt=1,dt=2",
                        "column": [
                            "id",
                            "name"
                        ],
                        "accessId": "",
                        "accessKey": "",
                        "truncate": true,
                        "odpsServer": "http://service.odps.aliyun.com/api",
                        "tunnelServer": "http://dt.odps.aliyun.com",
                        "accountType": "aliyun"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

1.3 DataX-On-Hadoop 任务高级配置参数

针对上面的例子，介绍几个性能、脏数据的参数:

core.transport.channel.speed.byte 同步任务切分多多个mapper并发执行，每个mapper的同步速度比特Byte上限，默认为-1，负数表示不限速；如果是1048576表示单个mapper最大速度是1MB/s。
core.transport.channel.speed.record 同步任务切分多多个mapper并发执行，每个mapper的同步速度记录上限，默认为-1，负数表示不限速；如果是10000表示单个mapper最大记录速度每秒1万行。
job.setting.speed.byte 同步任务整体的最大速度，依赖hadoop 2.7.0以后的版本，主要是通过mapreduce.job.running.map.limit参数控制同一时间点mapper的并行度。
job.setting.errorLimit.record 脏数据记录现在，默认不配置表示不进行脏数据检查(有脏数据任务不会失败)；0表示允许脏数据条数最大为0条，如果任务执行时脏数据超过限制，任务会失败；1表示允许脏数据条数最大为1条，含义不言自明。一个由于脏数据原因失败的任务:

7dc22676d71cb17bfb04f41ff4ea2fa2745159fe

作业级别的性能参数配置位置示例:

{
    "core": {
        "transport": {
            "channel": {
                "speed": {
                    "byte": "-1",
                    "record": "-1"
                }
            }
        }
    },
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "byte": 1048576
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {},
                "writer": {}
            }
        ]
    }
}

另外，介绍几个变量替换、作业命名参数:

支持变量参数，比如作业配置文件json中有如下:

"path": "/tmp/test_datax/dt=${dt}/abc.txt"

任务执行时可以配置如下传参，使得一份配置代码可以多次使用:

./bin/hadoop jar datax-jar-with-dependencies.jar com.alibaba.datax.hdfs.odps.mr.HdfsToOdpsMRJob 
datax.json -p "-Ddt=20170427 -Dbizdate=123" -t hdfs_2_odps_mr

支持给作业命名，任务执行时的-t参数是作业的traceId，即作业的名字方便根据作业名字即知晓其意图，比如上面的-t hdfs_2_odps_mr

读写插件详细配置介绍，请见后续第2、3部分。

2. Hdfs 读取

2.1 快速介绍

Hdfs Reader提供了读取分布式文件系统数据存储的能力。在底层实现上，Hdfs Reader获取分布式文件系统上文件的数据，并转换为DataX传输协议传递给Writer。

Hdfs Reader实现了从Hadoop分布式文件系统Hdfs中读取文件数据并转为DataX协议的功能。textfile是Hive建表时默认使用的存储格式，数据不做压缩，本质上textfile就是以文本的形式将数据存放在hdfs中，对于DataX而言，Hdfs Reader实现上类比TxtFileReader，有诸多相似之处。orcfile，它的全名是Optimized Row Columnar file，是对RCFile做了优化。据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。Hdfs Reader利用Hive提供的OrcSerde类，读取解析orcfile文件的数据。目前Hdfs Reader支持的功能如下：

支持textfile、orcfile、rcfile、sequence file、csv和parquet格式的文件，且要求文件内容存放的是一张逻辑意义上的二维表。
支持多种类型数据读取(使用String表示)，支持列裁剪，支持列常量。
支持递归读取、支持正则表达式（"*"和"?"）。
支持orcfile数据压缩，目前支持SNAPPY，ZLIB两种压缩方式。
支持sequence file数据压缩，目前支持lzo压缩方式。
多个File可以支持并发读取。
csv类型支持压缩格式有：gzip、bz2、zip、lzo、lzo_deflate、snappy。

我们暂时不能做到：

单个File支持多线程并发读取，这里涉及到单个File内部切分算法。后续可以做到支持。

2.2 功能说明

2.2.1 配置样例

{
    "core": {
        "transport": {
            "channel": {
                "speed": {
                    "byte": "-1048576",
                    "record": "-1"
                }
            }
        }
    },
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "byte": 1048576
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "path": "/tmp/test_datax/*",
                        "defaultFS": "hdfs://localhost:9000",
                        "column": [
                            {
                                "index": 0,
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "index": 1,
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "fileType": "text",
                        "encoding": "UTF-8",
                        "fieldDelimiter": ","
                    }
                },
                "writer": {}
            }
        ]
    }
}

2.2.2 参数说明

path
- 描述：要读取的文件路径，如果要读取多个文件，可以使用正则表达式"*"，注意这里可以支持填写多个路径。
  
  当指定通配符，HdfsReader尝试遍历出多个文件信息。例如: 指定/*代表读取/目录下所有的文件，指定/yixiao/*代表读取yixiao目录下所有的文件。HdfsReader目前只支持"*"和"?"作为文件通配符。
  
  特别需要注意的是，DataX会将一个作业下同步的所有的文件视作同一张数据表。用户必须自己保证所有的File能够适配同一套schema信息。并且提供给DataX权限可读。
- 必选：是
- 默认值：无
defaultFS
- 描述：Hadoop hdfs文件系统namenode节点地址。
- 必选：是
- 默认值：无
fileType
- 描述：文件的类型，目前只支持用户配置为"text"、"orc"、"rc"、"seq"、"csv"。
  
  text表示textfile文件格式
  
  orc表示orcfile文件格式
  
  rc表示rcfile文件格式
  
  seq表示sequence file文件格式
  
  csv表示普通hdfs文件格式（逻辑二维表）
  
  特别需要注意的是，HdfsReader能够自动识别文件是orcfile、rcfile、sequence file还是textfile或csv类型的文件，该项是必填项，HdfsReader在做数据同步之前，会检查用户配置的路径下所有需要同步的文件格式是否和fileType一致，如果不一致则会抛出异常
  
  另外需要注意的是，由于textfile和orcfile是两种完全不同的文件格式，所以HdfsReader对这两种文件的解析方式也存在差异，这种差异导致hive支持的复杂复合类型(比如map,array,struct,union)在转换为DataX支持的String类型时，转换的结果格式略有差异，比如以map类型为例：
  
  orcfile map类型经hdfsreader解析转换成datax支持的string类型后，结果为"{job=80, team=60, person=70}"
  
  textfile map类型经hdfsreader解析转换成datax支持的string类型后，结果为"job:80,team:60,person:70"
  
  从上面的转换结果可以看出，数据本身没有变化，但是表示的格式略有差异，所以如果用户配置的文件路径中要同步的字段在Hive中是复合类型的话，建议配置统一的文件格式。
  
  如果需要统一复合类型解析出来的格式，我们建议用户在hive客户端将textfile格式的表导成orcfile格式的表
column
- 描述：读取字段列表，type指定源数据的类型，index指定当前列来自于文本第几列(以0开始)，value指定当前类型为常量，不从源头文件读取数据，而是根据value值自动生成对应的列。
  
  默认情况下，用户可以全部按照string类型读取数据，配置如下：
  
  用户可以指定column字段信息，配置如下：
  
  对于用户指定column信息，type必须填写，index/value必须选择其一。
- ```
"column": ["*"]
```
- ```
{
"type": "long",
"index": 0    //从本地文件文本第一列获取int字段
},
{
"type": "string",
"value": "alibaba"  //HdfsReader内部生成alibaba的字符串字段作为当前字段
}
```
- 必选：是
- 默认值：全部按照string类型读取
fieldDelimiter
- 描述：读取的字段分隔符
另外需要注意的是，HdfsReader在读取textfile数据时，需要指定字段分割符，如果不指定默认为','，HdfsReader在读取orcfile时，用户无需指定字段分割符，hive本身的默认分隔符为 "\u0001"；若你想将每一行作为目的端的一列，分隔符请使用行内容不存在的字符，比如不可见字符"\u0001" ，分隔符不能使用\n
- 必选：否
- 默认值：,
encoding
- 描述：读取文件的编码配置。
- 必选：否
- 默认值：utf-8
nullFormat
- 描述：文本文件中无法使用标准字符串定义null(空指针)，DataX提供nullFormat定义哪些字符串可以表示为null。
  
  例如如果用户配置: nullFormat:"\N"，那么如果源头数据是"\N"，DataX视作null字段。
- 必选：否
- 默认值：无
compress
- 描述：当fileType（文件类型）为csv下的文件压缩方式，目前仅支持 gzip、bz2、zip、lzo、lzo_deflate、hadoop-snappy、framing-snappy压缩；值得注意的是，lzo存在两种压缩格式：lzo和lzo_deflate，用户在配置的时候需要留心，不要配错了；另外，由于snappy目前没有统一的stream format，datax目前只支持最主流的两种：hadoop-snappy（hadoop上的snappy stream format）和framing-snappy（google建议的snappy stream format）;orc文件类型下无需填写。
- 必选：否
- 默认值：无
csvReaderConfig
- 描述：读取CSV类型文件参数配置，Map类型。读取CSV类型文件使用的CsvReader进行读取，会有很多配置，不配置则使用默认值。
- 必选：否
- 默认值：无
  
  常见配置：
```
"csvReaderConfig":{
"safetySwitch": false,
"skipEmptyRecords": false,
"useTextQualifier": false
}
```
  所有配置项及默认值,配置时 csvReaderConfig 的map中请严格按照以下字段名字进行配置：

hadoopConfig

描述：hadoopConfig里可以配置与Hadoop相关的一些高级参数，比如HA的配置。

"hadoopConfig":{
        "dfs.nameservices": "testDfs",
        "dfs.ha.namenodes.testDfs": "namenode1,namenode2",
        "dfs.namenode.rpc-address.youkuDfs.namenode1": "",
        "dfs.namenode.rpc-address.youkuDfs.namenode2": "",
        "dfs.client.failover.proxy.provider.testDfs": 
"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
}

必选：否
默认值：无

minInputSplitSize
- 描述：Hadoop hdfs部分文件类型支持文件内部切分，这样一个文件可以被切分到多个mapper里面并发执行，每个mapper读取这个文件的一部分。这边测试环境验证确实可以做到速度的线性扩展。注意:由于切分的粒度更细了，启动mapper数量多可能占用的机器资源也多一些。目前支持文件内部切分的文件类型有: rc、text、csv、parquet
- 必选：否
- 默认值：无限大

2.3 类型转换

2.3.1 RCFile

如果用户同步的hdfs文件是rcfile，由于rcfile底层存储的时候不同的数据类型存储方式不一样，而HdfsReader不支持对Hive元数据数据库进行访问查询，因此需要用户在column type里指定该column在hive表中的数据类型，比如该column是bigint型。那么type就写为bigint，如果是double型，则填写double，如果是float型，则填写float。注意：如果是varchar或者char类型，则需要填写字节数，比如varchar(255)，char(30)等，跟hive表中该字段的类型保持一致，或者也可以填写string类型。

如果column配置的是*，会读取所有column，那么datax会默认以string类型读取所有column，此时要求column中的类型只能为String,CHAR,VARCHAR中的一种。

RCFile中的类型默认会转成DataX支持的内部类型，对照表如下：

RCFile在Hive表中的数据类型	DataX 内部类型
TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT	Long
FLOAT,DOUBLE,DECIMAL	Double
String,CHAR,VARCHAR	String
BOOLEAN	Boolean
Date,TIMESTAMP	Date
Binary	Binary

2.3.2 ParquetFile

如果column配置的是*, 会读取所有列; 此时Datax会默认以String类型读取所有列. 如果列中出现Double等类型的话, 全部将转换为String类型。如果column配置读取特定的列的话, DataX中的类型和Parquet文件类型的对应关系如下:

Parquet格式文件的数据类型	DataX 内部类型
int32, int64, int96	Long
float, double	Double
binary	Binary
boolean	Boolean
fixed_len_byte_array	String

textfile,orcfile,sequencefile:

由于textfile和orcfile文件表的元数据信息由Hive维护并存放在Hive自己维护的数据库（如mysql）中，目前HdfsReader不支持对Hive元数据数据库进行访问查询，因此用户在进行类型转换的时候，必须指定数据类型，如果用户配置的column为"*"，则所有column默认转换为string类型。HdfsReader提供了类型转换的建议表如下：

DataX 内部类型	Hive表数据类型
Long	TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT
Double	FLOAT,DOUBLE
String	String,CHAR,VARCHAR,STRUCT,MAP,ARRAY,UNION,BINARY
Boolean	BOOLEAN
Date	Date,TIMESTAMP

其中：

Long是指Hdfs文件文本中使用整形的字符串表示形式，例如"123456789"。
Double是指Hdfs文件文本中使用Double的字符串表示形式，例如"3.1415"。
Boolean是指Hdfs文件文本中使用Boolean的字符串表示形式，例如"true"、"false"。不区分大小写。
Date是指Hdfs文件文本中使用Date的字符串表示形式，例如"2014-12-31"。

特别提醒：

Hive支持的数据类型TIMESTAMP可以精确到纳秒级别，所以textfile、orcfile中TIMESTAMP存放的数据类似于"2015-08-21 22:40:47.397898389"，如果转换的类型配置为DataX的Date，转换之后会导致纳秒部分丢失，所以如果需要保留纳秒部分的数据，请配置转换类型为DataX的String类型。

2.4 按分区读取

Hive在建表的时候，可以指定分区partition，例如创建分区partition(day="20150820",hour="09")，对应的hdfs文件系统中，相应的表的目录下则会多出/20150820和/09两个目录，且/20150820是/09的父目录。了解了分区都会列成相应的目录结构，在按照某个分区读取某个表所有数据时，则只需配置好json中path的值即可。

比如需要读取表名叫mytable01下分区day为20150820这一天的所有数据，则配置如下：

"path": "/user/hive/warehouse/mytable01/20150820/*"

3. MaxCompute写入

3.1 快速介绍

ODPSWriter插件用于实现往ODPS(即MaxCompute)插入或者更新数据，主要提供给etl开发同学将业务数据导入MaxCompute，适合于TB,GB数量级的数据传输。在底层实现上，根据你配置的项目 / 表 / 分区 / 表字段等信息，通过 Tunnel写入 MaxCompute 中。支持MaxCompute中以下数据类型：BIGINT、DOUBLE、STRING、DATATIME、BOOLEAN。下面列出ODPSWriter针对MaxCompute类型转换列表:

DataX 内部类型	MaxCompute 数据类型
Long	bigint
Double	double
String	string
Date	datetime
Boolean	bool

3.2 实现原理

在底层实现上，ODPSWriter是通过MaxCompute Tunnel写入MaxCompute系统的，有关MaxCompute的更多技术细节请参看 MaxCompute主站: https://www.aliyun.com/product/odps

3.3 功能说明

3.3.1 配置样例

这里使用一份从内存产生到MaxCompute导入的数据。

{
    "core": {
        "transport": {
            "channel": {
                "speed": {
                    "byte": "-1048576",
                    "record": "-1"
                }
            }
        }
    },
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "byte": 1048576
            },
            "errorLimit": {
                "record": 0
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {},
                "writer": {
                    "name": "odpswriter",
                    "parameter": {
                        "project": "",
                        "table": "",
                        "partition": "pt=1,dt=2",
                        "column": [
                            "col1",
                            "col2"
                        ],
                        "accessId": "",
                        "accessKey": "",
                        "truncate": true,
                        "odpsServer": "http://service.odps.aliyun.com/api",
                        "tunnelServer": "http://dt.odps.aliyun.com",
                        "accountType": "aliyun"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

3.3.2 参数说明

accessId
- 描述：MaxCompute系统登录ID
- 必选：是
- 默认值：无
accessKey
- 描述：MaxCompute系统登录Key
- 必选：是
- 默认值：无
project
- 描述：MaxCompute表所属的project，注意:Project只能是字母+数字组合，请填写英文名称。在云端等用户看到的MaxCompute项目中文名只是显示名，请务必填写底层真实地Project英文标识名。
- 必选：是
- 默认值：无
table
- 描述：写入数据的表名，不能填写多张表，因为DataX不支持同时导入多张表。
- 必选：是
- 默认值：无
partition
- 描述：需要写入数据表的分区信息，必须指定到最后一级分区。把数据写入一个三级分区表，必须配置到最后一级分区，例如pt=20150101/type＝1/biz=2。
- 必选：如果是分区表，该选项必填，如果非分区表，该选项不可填写。
- 默认值：空
column
- 描述：需要导入的字段列表，当导入全部字段时，可以配置为"column": ["*"], 当需要插入部分MaxCompute列填写部分列，例如"column": ["id", "name"]。ODPSWriter支持列筛选、列换序，例如表有a,b,c三个字段，用户只同步c,b两个字段。可以配置成["c","b"], 在导入过程中，字段a自动补空，设置为null。
- 必选：否
- 默认值：无
truncate
- 描述：ODPSWriter通过配置"truncate": true，保证写入的幂等性，即当出现写入失败再次运行时，ODPSWriter将清理前述数据，并导入新数据，这样可以保证每次重跑之后的数据都保持一致。
  
  truncate选项不是原子操作！MaxCompute SQL无法做到原子性。因此当多个任务同时向一个Table/Partition清理分区时候，可能出现并发时序问题，请务必注意！针对这类问题，我们建议尽量不要多个作业DDL同时操作同一份分区，或者在多个并发作业启动前，提前创建分区。
- 必选：是
- 默认值：无
odpsServer
- 描述：MaxCompute的server，详细可以参考文档https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html
线上公网地址为 http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api
- 必选：是
- 默认值：无
tunnelServer
- 描述：MaxCompute的tunnelserver，详细可以参考文档https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html
线上公网地址为 http://dt.cn-beijing.maxcompute.aliyun-inc.com
- 必选：是
- 默认值：无
blockSizeInMB
- 描述：为了提高数据写出MaxCompute的效率ODPSWriter会攒数据buffer，待数据达到一定大小后会进行一次数据提交。blockSizeInMB即为攒数据buffer的大小，默认是64MB。
- 必选：否
- 默认值：64

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