Datax是阿里巴巴开源的一款数据同步工具，支持在各种异构数据源之间高效地进行数据同步，其主要特点是高性能和易于扩展。Datax采用插件化的架构，便于用户根据需要自行开发特定数据源的插件。Dorisreader组件是Datax众多插件中的一种，专门用于读取Apache Doris（原名Apache Doris）数据库中的数据。 Apache Doris是一款开源的MPP（Massively Parallel Processing）分析型数据库，特别适用于在线分析处理（OLAP）场景。它具备高并发读写、水平扩展、实时查询等功能特点，被广泛应用于大数据分析领域。Dorisreader组件的出现，为Datax的使用者提供了直接读取Doris数据库的能力，极大地拓宽了Datax的应用范围。 使用Datax的dorisreader组件时，用户首先需要从官方或者其他可信渠道下载对应的dorisreader插件文件。下载完成后，根据Datax的文件目录结构要求，将该插件文件放置在指定的plugin目录下的reader文件夹中。通常，这个路径位于datax安装目录的根目录下，即"datax/plugin/reader"。一旦正确放置，Datax就能够识别并加载dorisreader插件。 dorisreader插件文件是一个jar包，其中封装了与Doris数据库交互所需的所有逻辑代码。在Datax配置任务时，用户可以在reader部分指定使用dorisreader插件，并配置相应的Doris数据库连接参数。配置参数通常包括连接数据库的主机地址、端口、用户名、密码以及数据库名等。完成配置后，Datax就能够通过dorisreader插件从Doris数据库读取数据，按照用户的设置执行数据同步任务。 Dorisreader组件在Datax中并不是唯一专门针对特定数据库设计的插件。除了Doris之外，Datax还支持如MySQL、PostgreSQL、Oracle等传统关系型数据库，也支持HBase、HDFS、MongoDB等大数据存储解决方案。这使得Datax能够覆盖更多的数据同步场景，成为数据工程师日常工作中不可或缺的工具之一。 Datax的dorisreader组件是将Datax强大而灵活的数据同步能力与Doris数据库紧密结合起来的重要桥梁。它的设计与实现使得Doris数据库的用户能够更加便捷地进行数据迁移和集成工作，有效提升了工作效率和数据处理能力。

Datax 是一个由阿里巴巴开源的轻量级、易于扩展、高性能的数据同步工具，它主要用于在各种异构数据源之间高效地同步数据，支持包括关系数据库、NoSQL、大数据平台等多种类型的数据源。Datax 的核心是一个运行在JVM上的可扩展框架，其扩展性主要体现在 Reader（数据读取插件）和 Writer（数据写入插件）两个模块上。 doriswriter 组件是 Datax 项目中的一个 Writer 插件，它专门用于将数据同步写入 Doris 系统。Doris 是一个开源的 MPP（Massively Parallel Processing）分析型数据库，特别适用于大数据量的在线分析处理（OLAP）场景，它提供了高性能的 SQL 查询能力和水平扩展能力，被广泛应用于大数据分析和报表系统中。 将 doriswriter 组件下载后放置于 \datax\plugin\writer 目录下的操作说明了其作为一个 Writer 插件的角色，即用于将数据写入目标系统。在使用时，用户需要将此插件放到 Datax 的插件目录中，这样 Datax 在执行数据同步任务时就能识别并加载这个插件。具体的使用方法包括配置 JSON 格式的作业文件，定义好数据源、需要同步的数据表、同步的字段映射、以及同步的参数等信息。通过这样的配置，Datax 就能启动数据同步作业，将数据从源系统高效同步至 Doris 数据库中。 doriswriter 组件的使用通常涉及到对 Datax 作业配置文件的编写和对 Doris 系统的了解，它依赖于 Doris 的 JDBC 接口与数据库进行交互。为了确保数据同步的顺利进行，还需要对同步任务的执行策略、错误处理机制等进行合理的配置，保证数据的准确性和同步任务的稳定性。 此外，使用 doriswriter 组件时还需要关注 Datax 工具自身的版本兼容性问题，确保所使用的 doriswriter 版本与 Datax 版本兼容，避免出现功能上的不匹配或者潜在的运行错误。在实际部署时，还需要考虑网络环境、权限设置、性能调优等因素，这些都是保证数据同步作业顺利进行的重要条件。 总体来说，doriswriter 组件作为 Datax 生态中的一个关键组件，它的存在极大地方便了用户将数据高效地导入到 Doris 系统中，是数据分析和处理场景中不可或缺的一个工具。

在当前的大数据处理领域中，DataX作为一个由阿里巴巴开源的大数据同步工具，被广泛应用于各种数据迁移场景。它支持数据的批量抽取，并且能够处理多种数据源之间的同步问题。DataX的设计初衷是为了简化各种异构数据源之间的数据迁移工作，通过编写JSON格式的配置文件来定义数据源、任务和数据处理方式。 然而，随着云存储服务的普及，越来越多的企业选择使用云存储解决方案来存储他们的数据。MinIO是一个高性能的、对象存储服务，兼容Amazon S3云存储服务的API。它是一个用Go语言编写的开源高性能对象存储服务，适合于进行大规模的数据存储和处理。由于DataX本身可能最初并不直接支持与MinIO这类兼容性云存储服务的连接，这就需要进行二次开发，也就是所谓的“二开”，以便让DataX能够兼容MinIO。 在进行DataX的二次开发兼容MinIO的过程中，开发者需要对DataX的核心组件有深入的理解，包括它如何处理任务调度、数据的读写机制等。二次开发通常涉及以下几个步骤： 需要分析MinIO的API接口，并确保DataX的核心框架能够识别这些接口，或者开发新的插件来适配MinIO的API。这意味着需要编写新的代码来实现与MinIO交互的功能，例如创建连接、数据上传下载、文件列表获取等API调用。 需要考虑DataX运行时的性能问题，包括数据传输效率、内存和CPU资源使用等。这可能要求开发者对现有的DataX架构进行优化，或者设计新的内存管理和数据流处理机制。 接着，安全性也是需要考虑的重要方面。开发兼容MinIO的功能时，需要确保数据在传输和存储过程中的安全性。这可能包括加密连接的配置、身份验证机制的实现等。 二次开发的兼容工作还应该包括编写详尽的文档和使用说明，这可以帮助其他开发者和用户理解和使用新开发的功能。 由于DataX本身支持的是多种数据源，对于开发者来说，如果想要DataX兼容MinIO，那么还需要考虑它与其他数据源之间的兼容性和数据迁移的完整性。这可能需要开发者不仅熟悉DataX的运行机制，还要对MinIO以及其他数据源的特性有所了解。 在DataX的二次开发中，还需要考虑到代码的可维护性和可扩展性。这意味着开发时要遵循良好的编程实践，编写清晰、结构化的代码，并且为未来的升级留下接口或者框架上的弹性。 DataX二次开发兼容MinIO是一个复杂的工程，涉及对现有系统的深入了解和新功能的创新实现。这不仅需要深厚的编程技术，还需要对大数据存储和处理领域有深入的认识。

DataX-Oracle新增writeMode支持update的两个jar包已经修改好，使用方法可以看https://blog.csdn.net/qq_36802726/article/details/137118015

datax 含有doriswriter以及jobjson

java使用datax增量同步代码，直接放到项目可使用，支持增量，全量可配置，同步一张表只需添加一条记录

datax-web-2.1.2，大数据、etl工具、数据抽取

DataX doriswriter 插件，用于通过 DataX 同步其他数据源的数据到 Doris 中。(https://doris.apache.org/zh-CN/docs/ecosystem/datax?_highlight=datax#%E5%85%B3%E4%BA%8E-datax) DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面。 GitHub上的Datax Web项目不支持doriswriter 插件。 本项目是集成了doris，适配doriswriter 插件。

datax-web 啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

编译好的 Clickhousereader Clickhousewriter 插件包 放在 datax\plugin 目录下 即可运行