保障ETL过程的数据正确性可以从以下几个方面考虑：数据源的质量：ETL过程的数据质量取决于数据源的质量，因此需要对数据源进行充分的验证和清洗，确保数据的准确性、完整性和一致性。数据转换的准确性：在ETL过程中，数据转换是非常重要的一步，需要确保数据转换的准确性和正确性。可以采用数据验证、数据重复性检查、数据格式转换等方法。数据加载的可靠性：在数据加载过程中，需要确保数据的完整性和一致性。可以采用校验和、数据加密等方法来保证数据的安全和完整性。数据监控和审计：需要对ETL过程进行监控和审计，及时发现和解决数据异常和错误，并记录下所有的数据操作和变化。数据比对验证：将ETL过程中处理的数据与源数据

目录一、概述二、DataX3.0框架设计三、DataX3.0架构1）核心模块介绍2）DataX调度流程四、环境部署1）下载2）设置环境变量3）官方示例五、实战示例1）MYSQLtoHDFS1、准备好库表数据2、配置json文件3、执行4、验证1）MYSQLtoHive1、准备好hive库表数据2、配置json文件3、执行4、验证3）HDFStoMYSQL1、准备好HDFS文件数据2、准备好MySQL表3、配置json文件4、执行5、验证六、DataX-WEB安装部署1）下载2）解压3）配置环境变量4）创建dataxweb数据库5）执行一键安装脚本6）修改配置1、修改datax-admin配置2

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目录ETL的架构ETL架构的优势：离线ETL的架构设计离线ETL的模块实现数据分片（Split）数据解析清洗（Read）多文件落地（Write）检测数据消费完整性(Commit)参考链接ETL的架构ETL架构的优势：ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑ETL采用单独的硬件服务器,可以分担数据库系统的负载ETL与底层的数据库数据存储无关，可以保持所有的数据始终在数据库当中，避免数据的加载和导出，从而保证效率，提高系统的可监控性。ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性（尤其是当数据加工过程在晚上时，可以充分利用数据库引擎的资源）ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，

目录ETL的架构ETL架构的优势：离线ETL的架构设计离线ETL的模块实现数据分片（Split）数据解析清洗（Read）多文件落地（Write）检测数据消费完整性(Commit)参考链接ETL的架构ETL架构的优势：ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑ETL采用单独的硬件服务器,可以分担数据库系统的负载ETL与底层的数据库数据存储无关，可以保持所有的数据始终在数据库当中，避免数据的加载和导出，从而保证效率，提高系统的可监控性。ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性（尤其是当数据加工过程在晚上时，可以充分利用数据库引擎的资源）ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，

DataX同步Mysql数据报错错误信息2023-02-1309:58:20.735[main]WARNEngine-prioriysetto0,becauseNumberFormatException,thevalueis:null2023-02-1309:58:20.738[main]INFOPerfTrace-PerfTracetraceId=job_-1,isEnable=false,priority=02023-02-1309:58:20.738[main]INFOJobContainer-DataXjobContainerstartsjob.2023-02-1309:58:20.7

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一、DataX为什么要使用插件机制？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。二、插件视角看框架逻辑执行模型插件开发者基本只需要关注特定数据源系统的读和写，以及自己的代码在逻辑上是怎样被执行的，哪一个方法是在什么时候被调用的。开发之前需要明确以下概念：Job:Job是DataX用

一、DataX为什么要使用插件机制？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。二、插件视角看框架逻辑执行模型插件开发者基本只需要关注特定数据源系统的读和写，以及自己的代码在逻辑上是怎样被执行的，哪一个方法是在什么时候被调用的。开发之前需要明确以下概念：Job:Job是DataX用

一、研发背景  DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsWriter插件，以支持Parquet文件的读写。二、HdfsReader插件  本插件比较简单，一共五个类，具体类名及对应修改项如下：DFSUtil：增加是否Parquet文件类型判断方法、增加Parquet文件读取转换方法