异构数据迁移工具：DataX、DataX-Web

优质文章学习记录

— 11 min read
异构数据迁移工具：DataX、DataX-Web

异构数据迁移工具：DataX、DataX-Web

一、DataX + DataX-Web 简介：

1. DataX 核心特性

DataX 是阿里开源的 基础数据迁移引擎（纯命令行工具，无界面），核心功能是跨数据源同步数据。

  • 架构：通过 “Reader（读数据插件）+ Writer（写数据插件）” 实现跨数据源（MySQL、Oracle、HDFS 等）数据搬运；
  • 局限性：本身不自带分表规则逻辑，需配合脚本预处理或自定义插件实现按分表规则拆分数据；
  • 优势：轻量、开源免费、跨数据源兼容性强，适合中小规模数据迁移。

2. DataX-Web 核心作用

DataX 是阿里开源的 基础数据迁移引擎（纯命令行工具，无界面），核心功能是跨数据源同步数据。

  • 核心功能：可视化配置迁移任务、定时调度（如每日增量同步）、迁移进度监控、日志查询与异常告警；
  • 依赖关系：必须与 DataX 引擎配合使用（部署时需关联 DataX 安装路径，无法独立工作）；
  • 优势：降低操作门槛，支持多任务管理，适合非技术人员或批量任务场景。

二、DataX

1. 下载 （两种方式）

方式二：gitcode 下载：https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataX
下滑动到 Quick Start 章节

在这里插入图片描述

方式一：github 下载：https://github.com/alibaba/DataX
下滑动到 Quick Start 章节

在这里插入图片描述

2. 设置 支持 python3（可选）

原因：从github上下载的版本只支持python2.x版本

如果你的python环境是python3.0以上的话，
请到 https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/tree/master/doc/datax-web/datax-python3
下载对应的三个.py文件代替datax文件夹中bin目录下的三个.py文件即可。

在这里插入图片描述

3. 测试安装是否成功

cd的安装位置的bin目录下执行

//查看模板 python datax.py -r streamreader -w streamwriter
在这里插入图片描述

2、进入windows中cmd命令环境中：
解压后，可直接运行样例，查看是否安装成功：

在这里插入图片描述

1、将datax压缩包解压在安装目录：

在这里插入图片描述

4. 简单的入门测试（mysql案例）

点击一下这个可以找到相关数据库的json脚本格式 进行参考

在这里插入图片描述


我这边就 把同一个库下面的 user表 里面的数据 写到 user_0 表里面，相关 json 如下:(我命名为job001.json)

{"job":{"setting":{"speed":{"channel":2}, "errorLimit":{"record":5, "percentage":0.03}}, "content":[{"reader":{"name":"mysqlreader", "parameter":{"username":"root", "password":"root", "column":["id", "username", "password_hash", "role_id", "real_name", "email", "phone", "deleted_at", "created_at", "updated_at"], "connection":[{"table":["users"], "jdbcUrl":["jdbc:mysql://localhost:3306/student_management?characterEncoding=utf8&useSSL=false"]}]}}, "writer":{"name":"mysqlwriter", "parameter":{"username":"root", "password":"root", "column":["id", "username", "password_hash", "role_id", "real_name", "email", "phone", "deleted_at", "created_at", "updated_at"], "connection":[{"table":["users_0"], "jdbcUrl":"jdbc:mysql://localhost:3306/student_management?characterEncoding=utf8&useSSL=false"}]}}}]}}

放到 datax\job 目录下，然后 到 datax\bin 下 打开 cmd 窗口，执行

python datax.py ../job/job001.json
在这里插入图片描述


成功 复制过去了

在这里插入图片描述

三、DataX-Web

https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/releases
https://github.com/alibaba/DataX/releases

1. 下载源码

git clone https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web.git

2. 创建数据库

执行bin/db下面的datax_web.sql文件
先自己创建一个datax_web的数据库，再把这个脚本执行一下

在这里插入图片描述

3. 修改项目配置

1.修改datax_admin下resources/application.yml文件（按需调整）

修改datax-admin项目中的配置文件application.yml，其配置文件中不少配置项是通过配置环境变量获取的，我这里直接定义在配置文件中了。需要重点调整的就是data.path目录，数据库地址、账号密码、服务端口等
server: port: 8080# port: ${server.port} spring: #数据源 datasource: username: root password: root url: jdbc:mysql://localhost:3306/datax_web?serverTimezone=Asia/Shanghai&useLegacyDatetimeCode=false&useSSL=false&nullNamePatternMatchesAll=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 # password: ${DB_PASSWORD:password}# username: ${DB_USERNAME:username}# url: jdbc:mysql://${DB_HOST:127.0.0.1}:${DB_PORT:3306}/${DB_DATABASE:dataxweb}?serverTimezone=Asia/Shanghai&useLegacyDatetimeCode=false&useSSL=false&nullNamePatternMatchesAll=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver hikari: ## 最小空闲连接数量 minimum-idle: 5## 空闲连接存活最大时间，默认600000（10分钟） idle-timeout: 180000## 连接池最大连接数，默认是10 maximum-pool-size: 10## 数据库连接超时时间,默认30秒，即30000 connection-timeout: 30000 connection-test-query: SELECT 1##此属性控制池中连接的最长生命周期，值0表示无限生命周期，默认1800000即30分钟 max-lifetime: 1800000# datax-web email mail: host: smtp.qq.com port: 25 username: [email protected] password: xxx # username: ${mail.username}# password: ${mail.password} properties: mail: smtp: auth: true starttls: enable: true required: true socketFactory: class: javax.net.ssl.SSLSocketFactory management: health: mail: enabled: false server: servlet: context-path: /actuator mybatis-plus: # mapper.xml文件扫描 mapper-locations: classpath*:/mybatis-mapper/*Mapper.xml # 实体扫描，多个package用逗号或者分号分隔#typeAliasesPackage: com.yibo.essyncclient.*.entity global-config: # 数据库相关配置 db-config: # 主键类型 AUTO:"数据库ID自增", INPUT:"用户输入ID", ID_WORKER:"全局唯一ID (数字类型唯一ID)", UUID:"全局唯一ID UUID"; id-type: AUTO # 字段策略 IGNORED:"忽略判断",NOT_NULL:"非 NULL 判断"),NOT_EMPTY:"非空判断" field-strategy: NOT_NULL # 驼峰下划线转换 column-underline: true# 逻辑删除 logic-delete-value: 0 logic-not-delete-value: 1# 数据库类型 db-type: mysql banner: false# mybatis原生配置 configuration: map-underscore-to-camel-case: true cache-enabled: false call-setters-on-nulls: true jdbc-type-for-null: 'null' type-handlers-package: com.wugui.datax.admin.core.handler # 配置mybatis-plus打印sql日志 logging: level: com.wugui.datax.admin.mapper: info path: ./data/applogs/admin # level:# com.wugui.datax.admin.mapper: error# path: ${data.path}/applogs/admin#datax-job, access token datax: job: accessToken: #i18n (default empty as chinese, "en" as english) i18n: ## triggerpool max size triggerpool: fast: max: 200 slow: max: 100### log retention days logretentiondays: 30 datasource: aes: key: AD42F6697B035B75

2.修改datax_executor下resources/application.yml文件（按需调整）

# web port server: # port: ${server.port} port: 8081# log config logging: config: classpath:logback.xml # path: ${data.path}/applogs/executor/jobhandler path: ./data/applogs/executor/jobhandler datax: job: admin: ### datax admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02" addresses: http://127.0.0.1:8080 # addresses: http://127.0.0.1:${datax.admin.port} executor: appname: datax-executor ip: #port: 9999 port: ${executor.port:9999}### job log path logpath: ./data/applogs/executor/jobhandler # logpath: ${data.path}/applogs/executor/jobhandler### job log retention days logretentiondays: 30### job, access token accessToken: executor: jsonpath: D:\\temp\\executor\\json\\# jsonpath: ${json.path} pypath: D:\Develop\MigraTools\datax\bin\datax.py # pypath: ${python.path}
  • admin.addresses datax_admin部署地址，如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔，执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调"；
  • executor.appname 执行器AppName，每个执行器机器集群的唯一标示,执行器心跳注册分组依据；
  • executor.ip 默认为空表示自动获取IP，多网卡时可手动设置指定IP，该IP不会绑定Host仅作为通讯实用；地址信息用于 “执行器注册” 和 “调度中心请求并触发任务”；
  • executor.port 执行器Server端口号，默认端口为9999，单机部署多个执行器时，注意要配置不同执行器端口；
  • executor.logpath 执行器运行日志文件存储磁盘路径,需要对该路径拥有读写权限;
  • executor.logretentiondays 执行器日志文件保存天数,过期日志自动清理, 限制值大于等于3时生效; 否则, 如-1, 关闭自动清理功能；
  • executor.jsonpath datax json临时文件保存路径
  • pypath DataX启动脚本地址，例如：xxx/datax/bin/datax.py（这个路径是上面搭建 dataX 已经创建好的启动脚本）
    如果系统配置DataX环境变量（DATAX_HOME），logpath、jsonpath、pypath可不配，log文件和临时json存放在环境变量路径下。

4. 启动项目

  • 1.运行datax_admin下 DataXAdminApplication

2.运行datax_executor下 DataXExecutorApplication

在这里插入图片描述


admin启动成功后日志会输出三个地址，两个接口文档地址，一个前端页面地址

在这里插入图片描述

5. 启动成功

启动成功后打开页面（默认管理员用户名：admin 密码：123456）
http://127.0.0.1:8080/index.html

在这里插入图片描述

6. 实战

1. 项目管理-添加项目

2. 配置数据源

注意：驱动和数据库版本一定要一致！！！

DataX-Admin 的 MySQL 驱动默认是 用的 5.1.49 , DataX 的 mysqlreader 和 mysqlwriter 的 mysql 驱动插件 默认也是 5.1.49
而我的mysql数据库是8.0.44版本的，所以导致定时任务一直是在连接中，没有往下跑
所以我将 DataX-Admin 的 MySQL 驱动 和 DataX 的 mysqlreader 和 mysqlwriter 的 mysql 驱动插件 都换成了 8.0.33版本的
DataX-Admin 具体操作如下

DataX 的 mysqlreader 和 mysqlwriter 的 操作如下
旧的mysql驱动版本我删除掉了
mysql8.0.33这个jar的下载地址为https://mvnrepository.com/artifact/com.mysql/mysql-connector-j/8.0.33

在这里插入图片描述

DataX-Admin 具体操作如下

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
3. 创建执行器
在这里插入图片描述
4. 创建DataX任务模板
在这里插入图片描述
5. 构建任务生成同步 json
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
  • 再点击下一步

点击选择模板

在这里插入图片描述


以下情况才是表示选中成功

在这里插入图片描述

点击构建

在这里插入图片描述
6. 任务管理
在这里插入图片描述

数据库的情况

在这里插入图片描述

点击执行一次看看效果

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

四、报错

1.在有总bps限速条件下，单个channel的bps值不能为空，也不能为非正数

原来的如下：

"setting":{"speed":{"byte":1048576,"channel":3}}

删除 speed.byte 配置，仅保留 channel 数（由 DataX 自动适配）：

"setting":{"speed":{"channel":3}}

2.windows下乱码修复

cmd窗口下，输入指令：chcp 65001

3.报winutils缺失请下载

在这里插入图片描述

下载后的路径

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

五、参考文章

【1】window10本地运行datax与datax-web

Read more

Whisper 模型本地化部署：全版本下载链接与离线环境搭建教程

Whisper 模型本地化部署指南 一、模型版本与下载 Whisper 提供多种规模版本，可通过以下官方渠道获取： 1. GitHub 仓库 https://github.com/openai/whisper 包含最新代码、预训练权重和文档 * tiny.en / tiny * base.en / base * small.en / small * medium.en / medium * large-v2 (最新大模型) Hugging Face 模型库 所有版本下载路径： https://huggingface.co/openai/whisper-{version}/tree/main 替换 {version} 为具体型号： 二、离线环境搭建教程 准备工作 1.
还在找免费降ai率的网站？全网降AIGC工具大盘点，建议收藏！

还在找免费降ai率的网站？全网降AIGC工具大盘点，建议收藏！

说实话，现在的大学生太难了。不让用AI写论文是不可能的。特别是到了期末或者毕业季，DDL就在眼前。大家疯狂赶出了初稿。结果呢？拿去知网或者维普一测，心态崩了。论文降ai率直接飙到78%。这谁顶得住？ 为了顺利毕业，必须得把降ai率这事儿给办了。刚开始，很多人会选择纯手改。 改着改着你会发现，AI率怎么越改越高？哪怕是你自己凭本事写的段落，有时候也会被判定为AI生成。这就很离谱。真的没招了。感觉论文和人，总得疯一个。 纯手改这条路，基本是走不通的。所以大家就开始找工具。市面上到底有没有免费降ai率的网站？能不能解决咱们的燃眉之急？ 今天，我就把自己测评的一堆工具，都拿出来说道说道。这里有一份详细的降AIGC工具大盘点。不管你是想降低ai率，还是找ai降ai的路子，看完这篇就懂了。 1、DeepSeek：风很大，但有点费劲 首先得说说DeepSeek。最近它风很大。作为一款开源工具，它确实很强。很多人说它是免费降ai率工具的首选。 但其实呢，它有点太依赖提示词了。你经常能在社交平台上看到各种分享“降ai提示词”的帖子。 我也去试了。
AI Daily：Meta Llama 5 引爆“手机端”革命，Tesla Optimus 走进厨房！

AI Daily：Meta Llama 5 引爆“手机端”革命，Tesla Optimus 走进厨房！

摘要：CES 2026 第三日，扎克伯格发布 Llama 5 "Edge" 系列，宣告手机端运行“满血版”大模型时代到来；马斯克展示 Optimus Gen 4 惊人“做家务”能力；好莱坞首部全 AI 生成长电影定档。AI 正在从云端这一“大脑”走向手机和机器人这些“肢体”。 🦙 重磅发布：Meta Llama 5 —— 把 GPT-5 装进口袋 如果说前两天的英伟达和谷歌是在争夺“云端霸权”，那么今天Meta则是在**“端侧”**掀翻了桌子。 扎克伯格在 CES 上正式发布了Llama 5 开源模型家族，其中最引人注目的是Llama 5-Edge (8B &
基于 ComfyUI 的 Stable Diffusion 本地部署与使用教程

基于 ComfyUI 的 Stable Diffusion 本地部署与使用教程

前言         随着生成式人工智能技术的迅猛发展，基于 ComfyUI 的节点化工作流正成为图像创作的新趋势。ComfyUI 不仅采用了直观可视化的「搭砖块」方式来构建生成流程，而且能够灵活加载诸如 Stable Diffusion v1.5 这样强大的扩散模型，从而在本地 GPU 环境中高效、安全地生成高质量图像。本文旨在面向 Windows + CUDA 12.0 + cuDNN 8.9 环境，结合 Python 3.11.3，提供一份详细、清晰的 ComfyUI 配置与使用指南。无论你是初次尝试 AI 绘画还是希望搭建一个可扩展的本地创作平台，都可按本教程逐步操作，真正实现「在本地运行、可控生成、多模型切换」的创作体验。 一、环境准备 1. 安装