数据抽取平台pydatax介绍
缘起一：
公司现有数据仓库，是通过kettle从mysql抽取到目标库，运行多年，主要有以下问题，
1，效率低：kettle抽取行数少
2，容错性差：一个表抽取出错就导致后续计算会出问题，
3，扩展性差： 对多库多表等支持不好
近300张表抽取，再加上计算，每天都算到7点，还有2个巨大的计算要等到10点左右才能算完。
上一任数仓开发者，使用datax来替换kettle，将数据通过datax抽取到新的greeplum中，效率很高，而且稳定，但每个表一个shell文件，300个表要300个shell文件，每次修改都要登陆到linux修改，太麻烦了。但迁移了部分表又没有全部迁移。
自从2022年11月接下这套数据仓库系统，就想怎么优化这数仓系统。
缘起二：
2023年10月开始，公司接了几个关于数据指标系统计算的大单。经济形势不好，经济上开始开源节流，我们这些维护人员转做项目，当项目确定后，和另一个开发人员一起做个数据仓库系统。这个数据仓库的ETL抽取层任务交给我，因为以前设计和实现过下面2个系统：
1、
SSIS数据同步系统
，
2，
用ELK分析每天4亿多条腾讯云MySQL审计日志(1)--解决过程
借鉴2个系统的思路，就想，是否可以通过程序调用datax，做个闭环的基于datax的系统，不用再写很多shell文件，将其元数据都配置化，提高开发效率。
方法：
市面上是有datax_web这个可视化配置平台，自己测试，和自己想要的不一样，思考了一下，要么用linux的shell或者python3来写这个datax的配置调度，将其需要的数据都配置化：
1，测试了linux的shell，在读取mysql表数据字段数据时，进行多字段数据读取，字段数据读出后，不能很好分割出，有空格的会作为一个新字段。
不可用
2，因datax也是python开发的，支持python2，想用python3程序开发，实现配置化，通过测试，发现是可以直接在python3程序调用datax，而且很方便。
可用
目标： 简化datax的开发，其配置等数据都数据库表配置化
经过1个多月的开发和测试，达到了上面的2个要求，同时可以记录执行过程等相关信息（如抽取时间，抽取速度，抽取行数等），执行错误记录相关错误信息，不用再登陆到linux去看日志文件信息。
这个小系统，被命名为pydatax抽取系统，和以前用kettle和单个文件datax相比，有很大优势：
简单，实用和高效
pydatax新系统带来巨大便利：
- 抽取表等相关信息数据全部可配置化
- 抽取出错信息直接表中查看
- 新加和修改直接修改表数据即可完成，极大提高效率
- 抽取历史数据和错误数据可单独执行
- 有抽取的历史记录日志等信息