执行 datax 作业，创建执行文件，在 crontab 中每天1点(下面有关系)执行：
其中 job_start 及 job_finish 这两行记录是自己添加的，为了方便识别出哪张表。 #!/bin/bash
source /etc/profile
user1="root"
pass1="pwd"
user2="root"
pass2="pwd"
job_path="/opt/datax/job/"
jobfile=(
job_table_a.json
job_table_b.json
)
for filename in ${jobfile[@]}
do
echo "job_start: "`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`" ${filename}"
python /opt/datax/bin/datax.py -p "-Duser1=${user1} -Dpass1=${pass1} -Duser2=${user2} -Dpass2=${pass2}" ${job_path}${filename}
echo "job_finish: "`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`" ${filename}"
done
# 0 1 * * * /opt/datax/job/dc_to_ods_incr.sh >> /opt/datax/job/log/dc_to_ods_incr_$(date +\%Y\%m\%d_\%H\%M\%S).log 2>&1
# egrep '任务|速度|总数|job_start|job_finish' /opt/datax/job/log/
datax 执行日志： job_start: -08-08 01:13:28 job_table_a.json
任务启动时刻 : -08-08 01:13:28
任务结束时刻 : -08-08 01:14:49
任务总计耗时 : 81s
任务平均流量 : 192.82KB/s
记录写入速度 : 1998rec/s
读出记录总数 : 159916
读写失败总数 : 0
job_finish: -08-08 01:14:49 job_table_a.json
job_start: -08-08 01:14:49 job_table_b.json
任务启动时刻 : -08-08 01:14:50
任务结束时刻 : -08-08 01:15:01
任务总计耗时 : 11s
任务平均流量 : 0B/s
记录写入速度 : 0rec/s
读出记录总数 : 0
读写失败总数 : 0
job_finish: -08-08 01:15:01 job_table_b.json
接下来读取这些信息保存到数据库，在数据库中创建表： CREATE TABLE `datax_job_result` (
`log_file` varchar(200) DEFAULT NULL,
`job_file` varchar(200) DEFAULT NULL,
`start_time` datetime DEFAULT NULL,
`end_time` datetime DEFAULT NULL,
`seconds` int(11) DEFAULT NULL,
`traffic` varchar(50) DEFAULT NULL,
`write_speed` varchar(50) DEFAULT NULL,
`read_record` int(11) DEFAULT NULL,
`failed_record` int(11) DEFAULT NULL,
`job_start` varchar(200) DEFAULT NULL,
`job_finish` varchar(200) DEFAULT NULL,
`insert_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
定时执行以下文件，因为 datax 作业 1 点执行，为了获取一天内最新生产的日志，脚本中取 82800内生产的日志文件，及23 小时内生产的那个最新日志。所以一天内任何时间执行都可以。此文件也是定时每天执行(判断 datax 作业完成后执行) #!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 0 5 * * * source /etc/profile && /usr/bin/python2.7 /opt/datax/job/save_log_to_db.py > /dev/null 2>&1
import re
import os
import sqlalchemy
import pandas as pd
import datetime as dt
def save_to_db(df):
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://root:pwd@localhost:3306/test", encoding="utf-8")
df.to_sql("datax_job_result", engine, index=False, if_exists='append')
def get_the_latest_file(path):
t0 = dt.datetime.utcfromtimestamp(0)
d2 = (dt.datetime.now() - t0).total_seconds()
d1 = d2 - 82800
for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(path):
for filename in sorted(filenames, reverse = True):
if filename.endswith(".log"):
f = os.path.join(dirpath,filename)
ctime = os.stat(f)[-1]
if ctime>=d1 and ctime <=d2:
return f
def get_job_result_from_logfile(path):
result = pd.DataFrame(columns=['log_file','job_file','start_time','end_time','seconds','traffic','write_speed','read_record','failed_record','job_start','job_finish'])
log_file = get_the_latest_file(path)
index = 0
content = open(log_file, "r")
for line in content:
result.loc[index, 'log_file'] = log_file
if pile(r'job_start').match(line):
result.loc[index, 'job_file'] = line.split(' ')[4].strip()
result.loc[index, 'job_start'] = line,
elif pile(r'任务启动时刻').match(line):
result.loc[index, 'start_time'] = line.split('刻')[1].strip().split(' ')[1].strip() + ' ' + line.split('刻')[1].strip().split(' ')[2].strip()
elif pile(r'任务结束时刻').match(line):
result.loc[index, 'end_time'] = line.split('刻')[1].strip().split(' ')[1].strip() + ' ' + line.split('刻')[1].strip().split(' ')[2].strip()
elif pile(r'任务总计耗时').match(line):
result.loc[index, 'seconds'] = line.split(':')[1].strip().replace('s','')
elif pile(r'任务平均流量').match(line):
result.loc[index, 'traffic'] = line.split(':')[1].strip()
elif pile(r'记录写入速度').match(line):
result.loc[index, 'write_speed'] = line.split(':')[1].strip()
elif pile(r'读出记录总数').match(line):
result.loc[index, 'read_record'] = line.split(':')[1].strip()
elif pile(r'读写失败总数').match(line):
result.loc[index, 'failed_record'] = line.split(':')[1].strip()
elif pile(r'job_finish').match(line):
result.loc[index, 'job_finish'] = line,
index = index + 1
else:
pass
save_to_db(result)
get_job_result_from_logfile("/opt/datax/job/log")
以上这篇Python 获取 datax 执行结果保存到数据库的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持聚米学院。
