本文我们介绍一下datax的基础用法，让初学者能够实现快速入门，即刻应用
首先，来了解一下datax是什么，datax简单可以理解为数据同步的一个工具，将一个系统中存储的数据存储到另一个系统中。
举例来说，我们将数据存储到了HDFS中，但是现在我们想要使用这些数据来进行可视化分析，那么我们就要用到datax，将HDFS中的数据同步到MYSQL中，便于可视化的使用。
文件安装我们就不多赘述了，直接开始讲解datax如何使用。
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 3
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "hdfsreader",
"parameter": {
"path": "/user/spark_design/output/user_anaylse/",
"defaultFS": "hdfs://master:9000",
"column": [
{
"index": 0,
"type": "string"
},
{
"index": 1,
"type": "long"
}
],
"fileType": "text",
"encoding": "UTF-8",
"fieldDelimiter": ","
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"writeMode": "insert",
"username": "root",
"password": "123456",
"column": [
"province",
"number"
],
"preSql": [
"delete from user_anaylse"
],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/spark_design?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8",
"table": [
"user_anaylse"
]
}
]
}
}
}
]
}
}
上面的部分的代码是datax使用必须配置的json文件，没有这个文件datax是不能使用的，这个文件规定了数据的来源和同步位置。
首先channel这个数据，规定的是异步的线程数，快速入门的化可以先不管这个参数。
我们主要看content中的reader和writer部分
首先我们要知道，这个配置文件是一个简单的从HDFS中将数据同步到MySQL的json文件
reader部分：顾名思义，reader就是数据原本的位置。
name–起个名字即可
path–就是文件在HDFS中存储的位置，需要的化直接将这个json文件中的路径改为自己文件在HDFS中的路径即可
defaultFS–就是Hadoop主节点的ip+端口
column–就是数据存储的文件中的列数，列数从0开始，在规定列的位置的同时需要规定好该列的数据类型
filetype–数据文件的类型，虽然由csv文件这个选项，时间上我们将csv文件进行同步时选择text类型，将fieldDelimiter设置为”,“ 即可即可。
encoding–文件编码格式，就UTF-8即可，无需更改。
fieldDelimiter–数据中的分隔符，类似于hive中的field delimited
name–一样。起个名字即可
writeMode–控制写入数据到目标表采用 insert into 或者 replace into 或者 ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句
username–数据库的用户名
password–数据库的密码
column–数据库表中的列名以及数据类型，这个数据类型按照MySQL中的数据类型即可（由于这个的writer的目标是MySQL）
preSql–数据插入之前执行的SQL语句
jdbcUrl–数据库的连接信息
table–要插入的表
本文仅限于datax的快速入门，简单理解为，零时抱佛脚系列文章
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