datax安装需要的环境
JDK(1.8以上，推荐1.8)
Python(推荐Python2.6.X)
Apache Maven 3.x (Compile DataX)
1.python环境的安装
python语言的安装不需要去配环境变量，安装的过程只要勾选了自动配环境变量就好了
但是需要注意的事python2和python3有着很大的语法区别，所以在选择的时候要注意好选择需要的版本
然后搜索框中输入“cmd”——回车，启动命令提示符——输入Python即可查询语言是否安装成功
2.dataX的理解
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、Oceanbase、Hbase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式。
它有两种形式，框架+插件模式。还有一种纯插件模式
从设计之初，DataX就把异构数据源同步作为自身的使命，为了应对不同数据源的差异、同时提供一致的同步原语和扩展能力，DataX自然而然地采用了框架 + 插件 的模式：
插件只需关心数据的读取或者写入本身。
而同步的共性问题，比如：类型转换、性能、统计，则交由框架来处理。
作为插件开发人员，则需要关注两个问题：
数据源本身的读写数据正确性。
如何与框架沟通、合理正确地使用框架。
然后他会把数据当作是一个job，然后先把job细分为多个task，然后在把task分组成多个taskgroup，然后在更具组进行处理
假如是一个100张分表的mysql数据同步到odps里面，20个并发，则先分4个taskgroup，因为taskgroup默认为5个task为一组。
然后每个组分25个数据，每个task处理5个
3.安装datax
JDK(1.8以上，推荐1.8)
Python(推荐Python2.6.X)
Apache Maven 3.x (Compile DataX)
上述环境配置好,首先去官网下载datax安装包,下载地址:http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz(建议使用迅雷下载,速度稍快点)
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1DXSY5dgE8flFIGcnQ0J2cw
提取码：ks60
下载后解压至本地某个目录，进入bin目录，即可运行同步作业：
以我的本地解压后路径为例: D:dataxdataxbin
windows下 dos命令:
windows+R, cmd
d:
cd D:dataxdataxbin
python datax.py ../job/job.json
最后出现: 说明datax安装成功,乱码原因因为编辑器编码问题:
在自检脚本前运行 CHCP 65001,设置命令窗口编码格式
随后执行 python datax.py ../job/job.json 自检脚本
执行结果:
至此datax安装成功;
