DataX和MongoDB之间的数据导入导出案例

0. 写在前面

• 版本信息说明：

MySQL数据库和DataX安装在一台机器node01上，而MongoDB是安装在node02这一台机器上

DataX版本：DataX3.0（开源版）

MongoDB版本：MongoDB-5.0.2（Linux环境下安装）

Linux版本：CentOS7.5

1. MongoDB前置知识

1.1 基础概念详解

1.1.1 数据库

一个 mongodb 中可以建立多个数据库。MongoDB 的默认数据库为"db"，该数据库存储在 data 目录中。MongoDB 的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。

常见操作如下

1）显示所有数据库

> show dbs     
admin   0.000GB 
config  0.000GB 
local   0.000GB 

​

解析如下：

• admin：从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。

• local：这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合

• config：当 Mongo 用于分片设置时，config 数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

2）显示当前使用的数据库

 > db 
 test     

​

3）切换数据库

> use local 
switched to    db local    
> db 
local   

​

1.1.2 集合

集合就是 MongoDB 文档组，类似于 MySQL 中的 table。

集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。

MongoDB 中使用 createCollection() 方法来创建集合。下面我们来看看如何创建集合：

语法格式：

db.createCollection(name, options)                                        

参数说明：

• name: 要创建的集合名称

• options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项，有以下参数：

案例 1：在 test 库中创建一个 whybigdata 的集合

> use test switched to db test
> db.createCollection("whybigdata")
{ "ok" : 1 }
> show collections 
Whybigdata

// 插入数据
> db.whybigdata.insert({"name":"whybigdata","url":"www.whybigdata.com"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 })
// 查看数据
> db.whybigdata.find()
{ "_id" : ObjectId("5d0314ceecb77ee2fb2d7566"), "name" : "whybigdata", "url" : "www.whybigdata.com" }

解析说明：

ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，包含 12 bytes(默认)，由 24 个 16 进制数字组成的字符串（每个字节可以存储两个 16 进制数字）,含义是：

• 前 4 个字节表示创建 unix 时间戳

• 接下来的 3 个字节是机器标识码

• 紧接的两个字节由进程 id 组成 PID

• 最后三个字节是随机数

案例 2：创建一个固定集合 mycol

> db.createCollection("mycol",{ capped : true,autoIndexId : true,size : 6142800, max : 1000})
> show tables; 
whybigdata
mycol

​

案例 3：自动创建集合

在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。

> db.mycol2.insert({"name":"whybigdata"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show collections 
whybigdata
mycol 
mycol2

案例 4：删除集合

> db.mycol2.drop()
True
> show tables;
whybigdata
mycol

1.1.3 文档（Document）

文档是一组键值(key-value)对组成。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是 MongoDB 非常突出的特点。

一个简单的例子：

{"name":"whybigdata"}

注意：

• 文档中的键/值对是有序的。

• MongoDB 区分类型和大小写。

• MongoDB 的文档不能有重复的键。

• 文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8 字符。

2. DataX 导入导出案例

2.1 读取 MongoDB 的数据导入到 HDFS

2.1.1 编写配置文件

[whybigdata@node01 datax]$ vim job/mongdb2hdfs.json
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mongodbreader",
                    "parameter": {
                        "address": ["node02:27017"],
                        "collectionName": "whybigdata",
                        "column": [
							{
								"name":"name",
								"type":"string"
							},
							{
								"name":"url",
								"type":"string"
							}
						],
                        "dbName": "test",
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "column": [
							{
								"name":"name",
								"type":"string"
							},
							{
								"name":"url",
								"type":"string"
							}
						],
                        "defaultFS": "hdfs://node01:8020",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "fileName": "mongo.txt",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/datax-out",
                        "writeMode": "append"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

mongodbreader 参数解析

• address： MongoDB 的数据地址信息，因为 MonogDB 可能是个集群，则 ip 端口信息需要以 Json 数组的形式给出。【必填】

• userName：MongoDB 的用户名。【选填】

• userPassword： MongoDB 的密码。【选填】

• collectionName： MonogoDB 的集合名。【必填】

• column：MongoDB 的文档列名。【必填】

• name：Column 的名字。【必填】

• type：Column 的类型。【选填】

• splitter：因为 MongoDB 支持数组类型，但是 Datax 框架本身不支持数组类型，所以mongoDB 读出来的数组类型要通过这个分隔符合并成字符串。【选填】

2.1.2 执行

[whybigdata@node01 datax]$ bin/datax.py job/mongdb2hdfs.json

2.1.3 查看结果

2.2 读取 MongoDB 的数据导入 MySQL

2.2.1 在 MySQL 中创建表

mysql> create table whybigdata(name varchar(20),url varchar(20));

2.2.2 编写DataX 配置文件

[whybigdata@node01 datax]$ vim job/mongodb2mysql.json
{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mongodbreader",
                    "parameter": {
                        "address": ["node02:27017"],
                        "collectionName": "whybigdata",
                        "column": [
							{
								"name":"name",
								"type":"string"
							},
							{
								"name":"url",
								"type":"string"
							}
						],
                        "dbName": "test",
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "column": ["*"],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://node01:3306/datax",
                                "table": ["mongo"]
                            }
                        ],
                        "password": "123456",
                        "username": "root",
                        "writeMode": "insert"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        }
    }
}

2.2.3 执行

[whybigdata@node01 datax]$ bin/datax.py job/mongodb2mysql.json   

2.2.4 查看结果

mysql> select * from whybigdata;
+	+	+
| name	| url	|
+	+	+
| whybigdata | www.whybigdata.com |
+	+	+

全文结束！