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news 2025/8/4 23:42:02

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数据抽取平台pydatax实现过程中，有2个关键点：

1、是否能在python3中调用执行datax任务，自己测试了一下可以，代码如下：
这个str1就是配置的shell文件

try:result = os.popen(str1).read()
except Exception as e:print(e)

　 2、是否能获取datax执行后的信息：用来捕获执行的情况和错误信息

上面执行后的result就包含了datax的执行信息，对信息进行筛选，就可以获得

pydatax的表设计

在上面的2个关键点解决后，其他问题就比较简单，设计相关的表：

datax_config   datax抽取表的模板配置（源表名，目标表名，模板id，抽取的字段，抽取条件（增量，全量，特殊），抽取时间，执行顺序等）

datax_config_repair   datax的出错修复表，结构和datax_config一样，用于datax出错后，修复数据用

datax_etl_error    datax的etl的报错信息（非异常字符的报错）

datax_json   datax的模板id配置（全量和增量2个模板文件名）

datax_log   datax运行抽取表的执行信息（是否执行完成，抽取行数，速度，读出行数，流量等）

datax_row_error datax执行中，字段有异常字符的报错信息

　pydatax在项目中使用

项目1：直接配置datax的模板json，从oracle 11g抽取到postgresql中，

因postgresql中会对"0x"这些异常字符报错,如oracle中字段有这样字段，必须在抽取字段使用：

使用 replace(name,chr(0),'\'\'') as name 来代替以前的字段 name

项目2：客户有9个分公司，用的ERP有9套，有9个库，不同版本，抽取的同一个表字段长度有不一样，字段可能有多有少，客户ERP核心分公司ERP几个月后有大版本升级。

因项目2中：数据仓库使用的GreePlum，datax的驱动用的是gpdbwriter-v1.0.4-hashdata.jar，该驱动自动删除"0x"非法字符，就不存在该错误

不可能写9个抽取json模板，再抽取，只能原有json模板上修改

字段长度不同： 取9个库的最大值，作为目标表字段的字段长度

字段个数不同: 取其一个核心分公司库表为基础建表，其他8个库表，如果有就保留，没有就字段数据为NULL，每次执行查询取出8个库的字段：

# 获取分公司库该表的字段，如对比核心库表字段的缺失，使用null as 字段替换，如果多余则废弃，
# 字段对比以核心库为标准
def get_org_src_columns(src_columns,org_name,tab_name):src_columns = src_columns# 分公司字段org_cols = get_org_cols(org_name,tab_name)lst = src_columns.split(",")cols1 = (org_cols + ',')src_columns1 = (src_columns + ',')for i in lst:str1 =i.strip() + ','  # 去掉空格，对比使用，字段名+',',这样避免有重复前缀的字段名，导致误判if (cols1.find(str(','+str1)) == -1):src_columns1 = src_columns1.replace(str(','+str1), ',NULL as ' + str1)return src_columns1.rstrip(',')# 获取分公司库的表的字段用','合并成一个字符串
def get_org_cols(org_name,tab_name):conn = ora_conn()cur = conn.cursor()cols=""sql="select WM_CONCAT(COLUMN_NAME) cols from (SELECT  COLUMN_NAME FROM  all_tab_columns WHERE OWNER=upper('"+org_name+"') " \"and  table_name =upper('"+tab_name+"') order by COLUMN_ID asc) t ";cur.execute(sql)datas = cur.fetchall()for row in datas:cols= str(row[0])return cols;

修改json模板支持同时抽取9个数据库，修改的9个库同时抽取oracle数据到greeplum全量json模板，见下载文件的：oracle_gp_table_df_job.json：

    src_table_columns=row.get("src_table_column")# 其他8家分公司库src_table_columns_fz=get_org_src_columns(src_table_columns,"FZ",src_table_name)src_table_columns_jcg=get_org_src_columns(src_table_columns,"JCG",src_table_name)src_table_columns_ks=get_org_src_columns(src_table_columns,"KS",src_table_name)src_table_columns_qzdf=get_org_src_columns(src_table_columns,"QZDF",src_table_name)src_table_columns_sdsht=get_org_src_columns(src_table_columns,"SDSHT",src_table_name)src_table_columns_wfjx=get_org_src_columns(src_table_columns,"WFJX",src_table_name)src_table_columns_wst=get_org_src_columns(src_table_columns,"WST",src_table_name)src_table_columns_std=get_org_src_columns(src_table_columns,"STD",src_table_name)str1 = "/usr/bin/python /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/json/"+etl_mode+" -p  \" " \" -Dsrc_table_name='"+src_table_name+"' " \" -Ddes_table_name='"+des_table_name+"' " \" -Dsplit_pk_field='"+split_pk_field+"'   " \" -Drelation='"+relation+"' " \" -Dcondition='"+dcondition+"' " \" -Dsrc_table_columns='"+src_table_columns+"' " \" -Dsrc_table_columns_fz='" + src_table_columns_fz + "' " \" -Dsrc_table_columns_jcg='" + src_table_columns_jcg + "' " \" -Dsrc_table_columns_ks='" + src_table_columns_ks + "' " \" -Dsrc_table_columns_qzdf='" + src_table_columns_qzdf + "' " \" -Dsrc_table_columns_sdsht='" + src_table_columns_sdsht + "' " \" -Dsrc_table_columns_wfjx='" + src_table_columns_wfjx + "' " \" -Dsrc_table_columns_wst='" + src_table_columns_wst + "' " \" -Dsrc_table_columns_std='" + src_table_columns_std + "' " \" -Ddes_table_columns='"+des_table_columns+"' \" "

这样修改后，就可以同时抽取9个库的数据，同时配置时，只需要配置核心库的相关字段等数据即可！

执行的datax_log表数据：