DataX实战：从MongoDB到MySQL的数据迁移--修改源码并测试打包

        在现代数据驱动的业务环境中，数据迁移和集成是常见的需求。DataX，作为阿里云开源的数据集成工具，提供了强大的数据同步能力，支持多种数据源和目标端。本文将介绍如何使用DataX将数据从MongoDB迁移到MySQL。

环境准备

  1. 安装MongoDB：首先，我们需要安装MongoDB。通过创建repo文件并配置yum源，我们可以轻松地通过yum安装MongoDB。此外，还需要修改MongoDB的配置文件以允许远程连接，并启动MongoDB服务。

  2. MongoDB可视化工具：为了方便数据操作，我们可以使用MongoDB可视化工具进行数据管理。

MongoDB在Linux系统中的安装与配置指南-CSDN博客

数据准备

创建表和添加测试数据

        在MongoDB中创建必要的表并添加测试数据。可以使用AIGC工具生成插入语句或使用Python代码进行数据导入。

数据如下：

6685758046e0fb0001dad8e8,340030000B47363438383733,8C780D32F900260383493808CC96,2024-07-04 00:00:00 055
6685758046e0fb0001dad8e9,340030000B47363438383733,8C79A06C39EE65FC81D828307124,2024-07-04 00:00:00 055
6685758046e0fb0001dad8ea,340030000B47363438383733,8C79A06C39EE632C2C12766ABC7D,2024-07-04 00:00:00 055
6685758046e0fb0001dad8eb,340030000B47363438383733,8C780D32381A65EEB9D6ACD107E7,2024-07-04 00:00:00 055
6685758046e0fb0001dad8ec,340030000B47363438383733,8C79A06C39EE65FC83D8242B91FC,2024-07-04 00:00:00 055
6685758046e0fb0001dadb53,180025000847363438383733,02818334223D7A,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb54,180025000847363438383733,8C7813B93818F058371851BB46ED,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb55,180025000847363438383733,A8001BAF809CEF25E00492C097AD,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb56,180025000847363438383733,8D78046A990C8E9DF09019F5FFD9,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb57,180025000847363438383733,02C18CB2F5ACA1,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb58,180025000847363438383733,200016303DA8AC,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb59,180025000847363438383733,02C18CB2F5ACA1,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb5a,180025000847363438383733,02C189B8C3FFB4,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb5b,180025000847363438383733,8D89805E584FE2AC38F4F65130D7,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb5c,180025000847363438383733,02A185BA442656,2024-07-04 00:00:00 125
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6685758046e0fb0001dadb5e,180025000847363438383733,02E18D1AB8F754,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb5f,180025000847363438383733,02A184B1B5AC11,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb60,180025000847363438383733,80618193580D32DD1EC5D965CAAF,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb61,180025000847363438383733,A000019389C80030A40000B08473,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb62,180025000847363438383733,A8001235FF731F13FFF453FB3E9D,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb63,180025000847363438383733,A00015BDC2980030A400000C9499,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb64,180025000847363438383733,02A18639AEDAAD,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb65,180025000847363438383733,8D780E409908D120F0482094F4EF,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb66,180025000847363438383733,5D75021BAFC19A,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb67,180025000847363438383733,02C18930C484A8,2024-07-04 00:00:00 125
6685758046e0fb0001dadb68,180025000847363438383733,A00015BDFFD9F93B2004E186573A,2024-07-04 00:00:00 125

 示例：

db.yourCollectionName.insertOne({  "id": "6685758046e0fb0001dad8e8",  "serialNumber": "340030000B47363438383733",  "uniqueId": "8C780D32F900260383493808CC96",  "timestamp": "2024-07-04T00:00:00.055Z"  
})

数据导入方式

介绍了两种数据导入方式，一种是使用Python代码导入，另一种是通过命令行导入。

使用 python 代码导入

pip install pymongo==4.4

from pymongo import MongoClient# 创建MongoDB连接
client = MongoClient('hadoop13', 27017)# 选择数据库，如果不存在则会自动创建
db = client['demo']# 选择集合，如果不存在则会自动创建
collection = db['y_demo']# 插入数据
#rawDataContent,revTime,deviceCodewith open('测试数据','r') as file1:for line in file1:arr = line.split(',')print(arr)dict = {"rawDataContent": arr[2], "revTime": arr[3].rstrip('\n'), "deviceCode": arr[1]}print(dict)collection.insert_one(dict)

使用命令导入

如果不会 python，也可以通过命令导入：

mongoimport -h 127.0.0.1 -d demo -c y_demo --file "/home/y_demo.json" --jsonArray

json 数据在本文绑定资源可下载

​

​

DataX实战

真实需求

        将MongoDB中的一个表的三个字段导入到ClickHouse中，并在导入过程中将一个字段拆分为三个字段，同时增加三个新字段，变为 6 个字段。

​

解决方案

通过修改DataX的MongoDB reader源码来实现这一需求。

源码修改

详细介绍了如何使用IDEA打开DataX源码，修改maven配置，下载必要的jar包，并进行源码的修改和测试。

Datax - mongodb reader

DataX/mongodbreader/doc/mongodbreader.md at master · alibaba/DataX · GitHub

DataX案例：读取MongoDB的数据导入MySQL - 架构艺术 - 博客园 (cnblogs.com)

源码导入

环境准备

使用IntelliJ IDEA打开DataX源码。配置本地Maven，以加快依赖包的下载速度。

下载 jar 包的过程时间有点长，请耐心等待，本身是不大的，大约 20 多 M，但如果你拿到是含有编译过的 target 文件夹的源码，大约有 6G。

分析需求

阅读MongoDBReader的源码，理解其数据抽取和转换的机制。

首先同事已经通过 java 代码将 mongodb 的数据写入到了 ck 之中，想让你通过 datax 进行数据的抽取。同事的代码已经给了：

package com.lzhy.platform.service.impl;import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.core.date.LocalDateTimeUtil;
import cn.hutool.core.util.HexUtil;
import com.lzhy.clickhouse.template.ClickHouseTemplate;
import com.lzhy.platform.entity.ParseData;
import com.lzhy.platform.model.pojo.CkAdsbParseData;
import com.lzhy.platform.model.pojo.CkAdsbRawData;
import com.lzhy.platform.model.pojo.DecodeSaveData;
import com.lzhy.platform.model.pojo.SendKafkaMessage;
import com.lzhy.platform.service.IWorkService;
import lombok.Getter;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.StringUtils;import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import java.util.stream.Collectors;@Service("workService")
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class WorkServiceImpl implements IWorkService {private final ClickHouseTemplate<CkAdsbRawData> rawDataClickHouseTemplate;private final ClickHouseTemplate<CkAdsbParseData> ckAdsbParseDataClickHouseTemplate;public static final String PARSE_TABLE_NAME = "default.adsb_parse_temp_local";/*** 原始数据表名*/public static final String RAW_TABLE_NAME = "default.adsb_raw_data_local";/*** 原始数据计数器 统计消息个数*/private final LongAdder rawDataCount = new LongAdder();/*** 解析数据计数器 统计消息个数*/private final LongAdder parseDataCount = new LongAdder();/*** 原始数据临时存储*/@Getterprivate final List<CkAdsbRawData> rawDataList = new ArrayList<>(2000);/*** 解析数据临时存储*/@Getterprivate final List<CkAdsbParseData> ckParseDataList = new ArrayList<>(2000);@Overridepublic void start() {}@Overridepublic void saveRawDate(SendKafkaMessage sendKafkaMessage) {try {List<String> list = sendKafkaMessage.getRawDataValue();String deviceCode = sendKafkaMessage.getDeviceCode();long revTime = sendKafkaMessage.getRevTime();if (CollUtil.isEmpty(list) || Objects.isNull(deviceCode)) {return;}List<CkAdsbRawData> res = list.stream().filter(StringUtils::hasLength).map(raw -> {String[] split = raw.split(",");String rawContent = split[0];long time = Long.parseLong(split[1]);CkAdsbRawData ckAdsbRawData = new CkAdsbRawData();ckAdsbRawData.setIcao(getIcao(rawContent));ckAdsbRawData.setRevTime(LocalDateTimeUtil.of(time));ckAdsbRawData.setHandleTime(LocalDateTimeUtil.now());ckAdsbRawData.setDeviceCode(deviceCode);ckAdsbRawData.setMsgContent(rawContent);ckAdsbRawData.setMsgType(getDfType(rawContent));return ckAdsbRawData;}).collect(Collectors.toList());rawDataCount.increment();rawDataList.addAll(res);if (rawDataCount.longValue() % 15 == 0) {//存储log.info("原始数据存储。存储大小：{}", ckParseDataList.size());rawDataClickHouseTemplate.insertBath(RAW_TABLE_NAME, rawDataList);rawDataList.clear();rawDataCount.reset();}} catch (Exception e) {log.error("储存失败", e);}}@Overridepublic void saveParseDate(DecodeSaveData decodeSaveData) {if (Objects.isNull(decodeSaveData)) {return;}List<ParseData> parseDataList = decodeSaveData.getParseDataList();if (CollUtil.isEmpty(parseDataList)) {return;}List<CkAdsbParseData> res = parseDataList.stream().map(parseData -> {CkAdsbParseData ckAdsbParseData = new CkAdsbParseData();ckAdsbParseData.setIcao(Integer.parseInt(parseData.getIcao(), 16));ckAdsbParseData.setRevTime(LocalDateTimeUtil.of(parseData.getRevTime()));ckAdsbParseData.setDeviceCode(parseData.getDeviceCode());ckAdsbParseData.setType(parseData.getType());ckAdsbParseData.setRegNo(parseData.getRegNo());ckAdsbParseData.setCallsign(parseData.getCallsign());ckAdsbParseData.setCountry(parseData.getCountry());ckAdsbParseData.setCompany(parseData.getCompany());ckAdsbParseData.setLat(parseData.getLat());ckAdsbParseData.setLng(parseData.getLng());ckAdsbParseData.setAltitude(parseData.getAltitude());ckAdsbParseData.setHeading(parseData.getHeading());ckAdsbParseData.setSpeed(parseData.getSpeed());ckAdsbParseData.setPositionTime(parseData.getPositionTime().getTime());ckAdsbParseData.setSpeedTime(parseData.getSpeedTime() == null ? 0L : parseData.getSpeedTime().getTime());ckAdsbParseData.setVerSpeed(parseData.getVerSpeed());ckAdsbParseData.setVerSpeedType(parseData.getVerSpeedType());ckAdsbParseData.setHeight(parseData.getHeight());ckAdsbParseData.setHandleTime(LocalDateTime.now());ckAdsbParseData.setACode(parseData.getaCode());ckAdsbParseData.setIsOnGround(parseData.getIsOnGround());ckAdsbParseData.setSpi(parseData.getSpi());ckAdsbParseData.setEmergency(parseData.getEmergency());ckAdsbParseData.setAlert("");ckAdsbParseData.setRegNo(parseData.getRegNo());return ckAdsbParseData;}).collect(Collectors.toList());parseDataCount.increment();ckParseDataList.addAll(res);if (parseDataCount.longValue() % 20 == 0) {//存储try {log.info("解析数据存储。存储大小：{}", ckParseDataList.size());ckAdsbParseDataClickHouseTemplate.insertBath(PARSE_TABLE_NAME, ckParseDataList);} catch (Exception e) {log.error("存储失败", e);}ckParseDataList.clear();parseDataCount.reset();}}/*** 获取icao** @param rawContent* @return*/private int getIcao(String rawContent) {int dfType = getDfType(rawContent);if (dfType == 4 || dfType == 5) {return getShortIcao(HexUtil.decodeHex(rawContent));}String icaoStr = rawContent.substring(2, 8);return Integer.parseInt(icaoStr, 16);}private final long CRC24_INIT = 0x0;private final long CRC24_POLY = 0x1FFF409;/*** 获取 04 05 报文icao** @param abMessage* @return*/private int getShortIcao(byte[] abMessage) {long ulCRC = 0;ulCRC = CRC24_INIT;for (int i = 0; i < abMessage.length - 3; i++) {long tem = abMessage[i];tem = tem << 16;ulCRC = ulCRC ^ tem;for (int j = 0; j < 8; j++) {ulCRC = ulCRC << 1;if ((ulCRC & 0x1000000) != 0) {ulCRC = ulCRC ^ CRC24_POLY;}}}long last3Bits = abMessage[4] * 0x10000 + abMessage[5] * 0x100 + abMessage[6];String hex = HexUtil.toHex((ulCRC ^ last3Bits));hex = hex.length() > 6 ? hex.substring(hex.length() - 6) : hex;return Integer.parseUnsignedInt(hex, 16);}/*** 获取df类型** @param rawContent* @return*/private int getDfType(String rawContent) {String substring = rawContent.substring(0, 2);return Integer.parseInt(substring, 16) >> 3;}
}

因为人家代码中用到了 hutool 工具类，所以我们在源码的坐标中有添加该坐标：

<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.16</version>
</dependency>

修改源码并测试打包

在修改完源码后，需要进行编译和打包。文章中提供了详细的编译命令和可能遇到的编译错误及其解决方案。

修改源码

所有字段全部写死

if (tempCol == null) {//continue; 这个不能直接continue会导致record到目的端错位String columnName = column.getString(KeyConstant.COLUMN_NAME);if ("icao".equals(columnName)){record.addColumn(new LongColumn(getIcao(item.getString("rawDataContent"))));}else if("msg_type".equals(columnName)){record.addColumn(new LongColumn(getDfType(item.getString("rawDataContent"))));}else if("handle_time".equals(columnName)){record.addColumn(new StringColumn(DateUtil.now()));}else{record.addColumn(new StringColumn(null));}
}
打包上传

代码编写完之后，需要编译，打包上传：

对datax的所有模块进行打包，时间比较长 30 分钟左右 【该命令会将 datax 中的所有插件全部打包】

mvn -U clean package assembly:assembly '-Dmaven.test.skip=true'

指定mongodbreader模块 以及 它所依赖的模块进行打包 【推荐使用，大约只运行 3 分钟左右】

mvn -U clean package -pl mongodbreader -am  assembly:assembly '-Dmaven.test.skip=true'

-p1 表示只打包对应的模块 -am 表示对应模块关联的模块也要打包编译。

编译报错

看到这个错误，是 java 环境变量的问题，这个问题非常难找，配置如下：

配置 CLASSPATH:

配置 JAVA_HOME:

配置 PATH 路径：

然后继续执行编译打包名命令，成功！

将idea中打的jar包上传到datax的mongodbreader下，替换原本的插件jar包

此时如果运行 job 任务，会报错，因为会提示缺 hutool 工具的 jar 包

hutool工具类jar包上传到datax的mongodbreader的libs目录下

出现这种错误

 DataX实战之MongoDB导入数据到mysql——打包jar包时出现Could not find goal assembly in plugin org.apache.maven.plugins_datax mongodbreader源码-CSDN博客

测试一下

在完成源码修改和打包后，需要在MySQL中创建相应的表，并编写DataX的JSON配置文件进行测试运行。

mysql建表
create table y_demo(device_code varchar(100),rev_time  varchar(100),msg_content  varchar(100),icao  varchar(100),msg_type  varchar(100),handle_time  varchar(100)
)

 

编写datax的json文件,并且测试运行

测试 json

{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mongodbreader","parameter": {"address": ["bigdata01:27017"],"collectionName": "y_demo","column": [{"name":"deviceCode","type":"string"},{"name":"revTime","type":"string"},{"name":"rawDataContent","type":"string"},{"name":"icao","type":"string"},{"name":"msg_type","type":"string"},{"name":"handle_time","type":"string"}],"dbName": "demo",}},"writer": {"name": "mysqlwriter","parameter": {"column": ["device_code","rev_time","msg_content","icao","msg_type","handle_time"],"connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:mysql://bigdata01:3306/sqoop","table": ["y_demo"]}],"password": "123456","username": "root","writeMode": "insert"}}}],"setting": {"speed": {"channel": "1"}}}
}
运行报错

添加 jar 包

运行 json 脚本，导入成功

mysql 中的数据如下

资料

Datax mongodbreader源码jar包 ，替换/opt/installs/datax/plugin/reader/mongodbreader/

自定义函数的jar包 /opt/installs/datax/plugin/reader/mongodbreader/libs

hutool工具类 /opt/installs/datax/plugin/reader/mongodbreader/libs

fastjson2 的 jar 包

通过网盘分享的文件：datax-mongo-1.0-SNAPSHOT.jar等4个文件

结语

        DataX提供了一个简单而有效的方法来迁移MongoDB数据到MySQL。通过编写适当的JSON配置文件，我们可以灵活地处理各种复杂的数据迁移任务。这不仅提高了DataX的可用性，也为我们的数据同步工作提供了更多的可能。

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python画图出来的默认图形背景是白色&#xff0c;有时候并不适合大家表达想要表达的意思。 因此&#xff0c;我们很有必要掌握自己设置图形背景颜色的技巧。 【1】官网教程 首先请各位看官移步官网&#xff0c;看看官网如何设置&#xff0c;下述链接可轻松到达&#xff1a; …
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如何将很多个pdf拼接在一起？很多种PDF拼接的方法

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如何将很多个pdf拼接在一起&#xff1f;将多个PDF文件合并不仅能够提升信息的整合性&#xff0c;还能使文件管理更加高效。想象一下&#xff0c;你需要向同事或老师提交一份综合报告&#xff0c;其中包含了多份相关资料。如果每个文件单独存在&#xff0c;查找和传输都会变得繁…
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IDEA中Quarkus框架(3.13版本)开发、调试、部署、打包等

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code-with-quarkus code-with-quarkus 是使用官网生成的demo项目 这个项目使用Quarkus&#xff08;使用3.13.0版本&#xff0c;该版本支持JDK21&#xff09;&#xff0c;超音速亚原子Java框架。官网地址: https://quarkus.io/. 环境要求 OS: Windows 10.0 jdk 11 maven 3.9…
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2024年研赛-华为杯数模竞赛F题论文首发+论文讲解

2024年研赛-华为杯数模竞赛F题论文首发+论文讲解

本届研赛助攻题目 C D F三题论文均已经全部完成。后更新计划 如图所示。 免费给大家分享 三个问题的论文部分代码 2024年华为杯-研赛分享资料&#xff08;论文部分代码&#xff09;&#xff08;已更新部分代码&#xff09;&#xff1a; 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com…
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【Pyside】pycharm2024配置conda虚拟环境

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知识拓展 Pycharm 是一个由 JetBrains 开发的集成开发环境&#xff08;IDE&#xff09;&#xff0c;它主要用于 Python 编程语言的开发。Pycharm 提供了代码编辑、调试、版本控制、测试等多种功能&#xff0c;以提高 Python 开发者的效率。 Pycharm 与 Python 的关系 Pycharm 是…
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springboot实战学习笔记（5）(用户登录接口的主逻辑)

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接着上篇博客学习。上篇博客是已经基本完成用户模块的注册接口的开发以及注册时的参数合法性校验。具体往回看了解的链接如下。 springboot实训学习笔记&#xff08;4&#xff09;(Spring Validation参数校验框架、全局异常处理器)-CSDN博客文章浏览阅读576次&#xff0c;点赞7…
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Java免税商品购物商城：Spring Boot实现详解

Java免税商品购物商城：Spring Boot实现详解

第一章 绪论 1.1 课题开发的背景 从古至今&#xff0c;通过书本获取知识信息的方式完全被互联网络信息化&#xff0c;但是免税商品优选购物商城&#xff0c;对于购物商城工作来说&#xff0c;仍然是一项非常重要的工作。尤其是免税商品优选购物商城&#xff0c;传统人工记录模式…
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【Proteus仿真】基于51单片机的L298N电机电速调节

【Proteus仿真】基于51单片机的L298N电机电速调节

目录 一、主要功能 二、硬件资源 三、程序编程 四、实现现象 一、主要功能 基于51单片机&#xff0c;L298N电机驱动连接电机&#xff0c;采用调节PWM占空比来控制电机速度转动。 仿真图&#xff1a; 编辑 二、硬件资源 基于KEIL5编写C代码&#xff0c;PROTEUS8.15进行…
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