高效的离线数据同步工具，致力于解决各数据源之间的问题！

DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本，DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS, databend 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

设计理念

为了解决异构数据源同步问题，DataX 将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX 作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到 DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。

当前使用现状

DataX 在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了 6 年之久。目前每天完成同步 8w 多道作业，每日传输数据量超过 300TB。

阿里云数据集成突出特点

数据集成：全领域数据汇聚
数据开发与运维中心：数据加工
数据建模：智能数据建模
数据分析：即时快速分析
数据质量：全流程的质量监控
数据地图：统一管理，跟踪血缘
数据服务：低成本快速发布 API
开放平台：能力全面开放
迁移助手与迁云服务

框架设计

DataX 本身作为离线数据同步框架，采用 Framework + plugin 架构构建。将数据源读取和写入抽象成为 Reader/Writer 插件，纳入到整个同步框架中。

Reader：Reader 为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给 Framework。
Writer： Writer 为数据写入模块，负责不断向 Framework 取数据，并将数据写入到目的端。
Framework：Framework 用于连接 reader 和 writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。

核心架构

核心模块介绍

DataX 完成单个数据同步的作业，我们称之为 Job，DataX 接受到一个 Job 之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job 模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子 Task)、TaskGroup 管理等功能。
DataXJob 启动后，会根据不同的源端切分策略，将 Job 切分成多个小的 Task(子任务)，以便于并发执行。Task 便是 DataX 作业的最小单元，每一个 Task 都会负责一部分数据的同步工作。
切分多个 Task 之后，DataX Job 会调用 Scheduler 模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的 Task 重新组合，组装成 TaskGroup(任务组)。每一个 TaskGroup 负责以一定的并发运行完毕分配好的所有 Task，默认单个任务组的并发数量为 5。
每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动，Task 启动后，会固定启动 Reader—>Channel—>Writer 的线程来完成任务同步工作。
DataX 作业运行起来之后， Job 监控并等待多个 TaskGroup 模块任务完成，等待所有 TaskGroup 任务完成后 Job 成功退出。否则，异常退出，进程退出值非 0