DataX

datax的clickhouse写入JAR包，经实测在datax-web环境下能够正常使用，无报错。包含以下文件：（1）clickhousewriter-0.0.1-SNAPSHOT.jar （2）libs （3）plugin_job_template.json （4）plugin.json，将这些文件直接拖放至/usr/local/datax/plugin/writer目录即可。

DataX是阿里巴巴开源的一款高效数据同步工具，支持多数据源间的离线数据迁移。其中，HiveReader作为重要组件，专注于从Hive数据仓库中读取数据，并支持复杂表结构和灵活的查询条件。详细探讨HiveReader的工作原理、配置方式及优化策略，帮助读者理解如何使用该组件实现数据同步任务。

修复了 MongoDB 文档字段不一致导致同步至 Hive 错列的问题。

datax的JSON示例是一份简单的入门指南，特别适合新手理解。这里提供了一些解释，有助于初学者快速上手。

DataX 现已支持 PostgreSQL 数据库中数组类型数据的同步，提升了数据迁移和集成的效率。

创建要迁移表的文件，文件和脚本在同一级目录，名称为: transfer.txt 文件格式为：表名+列名+开始时间+结束时间（以+隔开） 迁移数据 记录迁移信息到目的库

DataX3.0是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，专注于离线数据同步。它支持多种数据源如MySQL、Oracle、HDFS，通过强大的Reader和Writer插件体系实现高效数据同步。DataX3.0架构基于Framework + plugin模型，核心模块包括Reader负责数据读取，Writer负责数据写入，Framework作为数据传输桥梁，管理并发和数据转换。作业由Job管理，Task负责数据同步，TaskGroup处理并发执行。DataX3.0优势包括数据质量监控、实时状态监控、脏数据处理和高扩展性。

DataX是阿里巴巴开源的一款高效、稳定、强大的大数据同步工具，用于在不同数据存储之间进行数据迁移和同步任务。它支持多种数据源，包括关系型数据库（RDBMS）、非关系型数据库（NoSQL）、Hadoop生态中的HDFS和HBase，以及云服务的数据存储。DataX的设计理念是“一切皆为数据源”，提供简单易用的API接口，方便开发者快速接入新的数据源。DataX采用中心调度系统和插件化数据源的架构，具有良好的扩展性和容错性，适合处理大规模数据同步任务。开发DataX插件涉及Reader和Writer两个核心类，分别对应数据源的读取和写入操作。FRPC是一款轻量级的内网穿透工具，由Golang编写

Linux 下的 DataX 数据同步脚本，蛮适合用来搞定两台能互通服务器之间的数据库表同步。文件名叫aaa.json，配置简单明了，调试起来也方便，不用太折腾。 DataX是阿里开源的离线数据同步工具，支持多种数据源对接，MySQL、Oracle、PostgreSQL 你都能用上。这个脚本的思路也比较清晰，就是把源库和目标库的连接信息写好，再列出要同步的表就行。 用过你就知道，它适合那种“我不想写代码，但又想批量搬数据”的场景。比如你在搞数据库迁移，或者多个环境要保持表数据一致，就合适。配置项里像jdbcUrl、username、password这些都常见，DataX 自己传输逻辑，嗯……挺

为了确保DataX在Python 3.7.0环境下正常运行，需替换datax/bin目录下的三个Python文件，以符合Python 3语法要求。下载替换这些文件后，可以避免执行时的错误报告。