189 8069 5689
这篇文章给大家介绍怎么使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
概述
现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore，用MaxCompute作大数据分析，计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力，而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。
将 MaxCompute 内数据导出至TableStore，目前可选的几种主要途径包括：
自己编写工具：使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据，再通过TableStore SDK再写入数据。
DataX
：自己在服务器上托管执行DataX任务。
使用数据集成服务：其系统底层也是DataX，额外提供了服务化以及分布式的能力。
其中第二种是我们最常推荐给用户做临时的数据导出使用的，如果没有需要对数据做特殊处理的需求，我们一般不推荐第一种途径。
DataX在阿里集团内部已经应用了很多年，经历了多次双十一的考验，是一个稳定、易用、高效的工具。随着MaxCompute上结果数据越来越庞大，数据导出的速率越来越被看重，海量的数据需要在基线内完成导出。本篇文章，主要会介绍几种优化手段，以提高使用DataX来进行MaxCompute向TableStore数据导出的吞吐量。
优化过程
我们会以实际的场景，来演示如何通过一步步的优化，提升数据导出的速度。在数据导出的整个链路上，主要有三个环节，一是MaxCompute数据通道的读，二是DataX的数据交换，三是TableStore的在线写，这三个环节任意一个成为瓶颈，都会影响导出的速度。
MaxCompute数据通道的读的性能比较高，一般不会成为瓶颈，本文主要是针对后两个环节来优化。优化的核心指导方针就是：1. 提高并发，2. 降低写入延迟。接下来列举的几种优化手段，也是围绕这两点，来不断进行优化。
实验选择使用TableStore的测试环境，在MaxCompute上，我们会创建一张表并准备1亿行数据。TableStore的测试环境规模以及DataX Job宿主机的规格都较小，所以整个实验最终达到的速率是比较小的，主要为了演示速率如何提升。而在真实的TableStore生产环境上，规模足够的情况下，我们帮助过应用优化到每秒上百M甚至上G的速度，优化手段相同。
数据准备
首先在MaxCompute内创建如下表：
md5 string, userid string, name string, comments string, attr0 string, attr1 string, attr2 string, attr3 string, create_time string, udpate_time string );
其次在表内倒入1亿行数据，每行数据约200个字节，其中userid列采用随机值，计算出的md5值取4个字节作为md5列，数据样例如下：
测试数据导入使用的是MaxCompute Tunnel，速度还是比较可观的。
数据准备完毕后，在TableStore上创建一张表，使用md5和userid作为主键列：
TableMeta tableMeta = new TableMeta("DataTable");
tableMeta.addPrimaryKeyColumn("md5", PrimaryKeyType.STRING);
tableMeta.addPrimaryKeyColumn("userid", PrimaryKeyType.STRING);
CapacityUnit capacityUnit = new CapacityUnit(0, 0);
CreateTableRequest request = new CreateTableRequest();
request.setTableMeta(tableMeta);
request.setReservedThroughput(capacityUnit);
ots.createTable(request);表和数据均准备完毕后，使用如下DataX Job配置类进行一次数据导出：
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": "1"
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "odpsreader",
"parameter": {
"accessId": "accessid",
"accessKey": "accesskey",
"project": "aliyun_ots_dev",
"table": "data_for_ots",
"partition": [],
"column": ["md5","userid","name","comments","attr0","attr1","attr2","attr3","create_time","udpate_time"],
"packageAuthorizedProject": "",
"splitMode": "record",
"odpsServer": "****",
"tunnelServer": "****"
}
},
"writer": {
"name": "otswriter",
"parameter": {
"endpoint":"http://data-import-test.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com",
"accessId":"accessid",
"accessKey":"accesskey",
"instanceName":"data-import-test",
"table":"DataTable",
"primaryKey":[
{"name":"md5", "type":"string"},
{"name":"userid", "type":"string"}
],
"column":[
{"name":"name","type":"string"},
{"name":"comments","type":"string"},
{"name":"attr0","type":"string"},
{"name":"attr1","type":"string"},
{"name":"attr2","type":"string"},
{"name":"attr3","type":"string"},
{"name":"create_time","type":"string"},
{"name":"update_time","type":"string"}
],
"writeMode":"UpdateRow"
}
}
}
]
}
}启动DataX任务，从标准输出中可以看到当前数据导出的速度：
2017-02-07 08:41:49.285 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 271520 records, 55194052 bytes | Speed 1.05MB/s, 5404 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 4.501s | All Task WaitReaderTime 47.815s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:41:59.286 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 324640 records, 65992457 bytes | Speed 1.03MB/s, 5312 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 5.474s | All Task WaitReaderTime 55.068s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:42:09.288 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 377600 records, 76758462 bytes | Speed 1.03MB/s, 5296 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 6.479s | All Task WaitReaderTime 62.297s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:42:19.289 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 431072 records, 87628377 bytes | Speed 1.04MB/s, 5347 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 7.469s | All Task WaitReaderTime 69.559s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:42:29.290 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 484672 records, 98524462 bytes | Speed 1.04MB/s, 5360 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 8.421s | All Task WaitReaderTime 76.892s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:42:39.292 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 538144 records, 109394175 bytes | Speed 1.04MB/s, 5347 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 9.428s | All Task WaitReaderTime 83.889s | Percentage 0.00%
可以看到，当前的速度大约是1MB/s，接下来会演示如何进行优化，一步一步将速度给提升上去。
一：配置合理的DataX基础参数
第一步是对DataX的几个基础参数进行调优，先大致了解下一个DataX Job内部，任务的运行结构：
一个DataX Job会切分成多个Task，每个Task会按TaskGroup进行分组，一个Task内部会有一组Reader->Channel->Writer。Channel是连接Reader和Writer的数据交换通道，所有的数据都会经由Channel进行传输。
在DataX内部对每个Channel会有严格的速度控制，默认的速度限制是1MB/s，这也是为何我们使用默认配置，速度为1MB/s的原因。所以第一个需要优化的基础参数就是单个Channel的速度限制，更改配置如下：
"core": {
"transport": {
"channel": {
"speed": {
"byte": 5242880
}
}
}
},
"job": {
...
}
}我们把单个Channel的速度上限配置为5MB。这个值需要针对不同的场景进行不同的配置，例如对于MaxCompute，单个Channel的速度可以达到几十MB，对于TableStore，在列较小较多的场景下，单个Channel的速度是几MB，而在列较大的场景下，可能速度就会上到几十MB。
我们当前默认配置中配置启动的Job内Channel数为1，要提高速度，并发必须提高，这个是第二步要做的优化。但是在做第二个优化之前，还需要调整一个基础参数，那就是DataX Job启动的JVM的内存大小配置。
目前DataX启动的JVM默认的配置是"-Xms1g -Xmx1g"，当一个Job内Channel数变多后，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据，例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer。
调整JVM参数的方式有两种，一种是直接更改datax.py，另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：
python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" ots.json
通常我们建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整。
在优化完单Channel的限速和JVM的内存参数之后，我们重新跑一下任务：
2017-02-07 08:44:53.188 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 153920 records, 31289079 bytes | Speed 1.67MB/s, 8608 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 2.873s | All Task WaitReaderTime 12.098s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:45:03.189 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 256064 records, 52051995 bytes | Speed 1.98MB/s, 10214 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 4.892s | All Task WaitReaderTime 17.194s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:45:13.191 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 360864 records, 73356370 bytes | Speed 2.03MB/s, 10480 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 9.221s | All Task WaitReaderTime 19.192s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:45:23.192 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 464384 records, 94400221 bytes | Speed 2.01MB/s, 10352 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 11.754s | All Task WaitReaderTime 22.278s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:45:33.194 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 570176 records, 115905214 bytes | Speed 2.05MB/s, 10579 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 14.827s | All Task WaitReaderTime 25.367s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:45:43.195 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 675328 records, 137281049 bytes | Speed 2.04MB/s, 10515 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 18.515s | All Task WaitReaderTime 27.810s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:45:53.197 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 778752 records, 158304152 bytes | Speed 2.00MB/s, 10342 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 20.403s | All Task WaitReaderTime 32.418s | Percentage 0.00%
当前数据导出的速度已经从1MB提升到2MB。
二：提升DataX Job内Channel并发
在上一点中指出，当前Job内部，只有单个Channel在执行导出任务，而要提升速率，要做的就是提升Channel的并发数。
DataX内部对每个Channel会做限速，可以限制每秒byte数，也可以限制每秒record数。除了对每个Channel限速，在全局还会有一个速度限制的配置，默认是不限。
提升Channel并发数有三种途径：
1， 配置全局Byte限速以及单Channel Byte限速，Channel个数 = 全局Byte限速 / 单Channel Byte限速。（下面示例中最终Channel个数为10）
"core": {
"transport": {
"channel": {
"speed": {
"byte": 1048576
}
}
}
},
"job": {
"setting": {
"speed": {
"byte" : 10485760
}
},
...
}
}2，配置全局Record限速以及单Channel Record限速，Channel个数 = 全局Record限速 / 单Channel Record限速。（下面示例中最终Channel个数为3）
"core": {
"transport": {
"channel": {
"speed": {
"record": 100
}
}
}
},
"job": {
"setting": {
"speed": {
"record" : 300
}
},
...
}
}3， 全局不限速，直接配置Channel个数。（下面示例中最终Channel个数为5）
"core": {
"transport": {
"channel": {
"speed": {
"byte": 1048576
}
}
}
},
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel" : 5
}
},
...
}
}第三种方式最简单直接，但是这样就缺少了全局的限速。在选择Channel个数时，同样需要注意，Channel个数并不是越多越好。Channel个数的增加，带来的是更多的CPU消耗以及内存消耗。如果Channel并发配置过高导致JVM内存不够用，会出现的情况是发生频繁的Full GC，导出速度会骤降，适得其反。
可以在DataX的输出日志中，找到本次任务的Channel的数：
2017-02-07 13:27:45.016 [job-0] INFO JobContainer - DataX Reader.Job [odpsreader] splits to [15] tasks. 2017-02-07 13:27:45.017 [job-0] INFO OtsWriterMasterProxy - Begin split and MandatoryNumber : 15 2017-02-07 13:27:45.025 [job-0] INFO OtsWriterMasterProxy - End split. 2017-02-07 13:27:45.025 [job-0] INFO JobContainer - DataX Writer.Job [otswriter] splits to [15] tasks.
在我们这次实验中，我们把Channel数直接配置为10，再进行一次导出：
2017-02-07 08:58:24.366 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2465984 records, 501286700 bytes | Speed 9.19MB/s, 47414 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 362.875s | All Task WaitReaderTime 378.978s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:58:34.368 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2941792 records, 598009404 bytes | Speed 9.22MB/s, 47580 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 459.910s | All Task WaitReaderTime 379.002s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:58:44.369 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 3436064 records, 698484741 bytes | Speed 9.58MB/s, 49427 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 556.324s | All Task WaitReaderTime 379.026s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:58:54.371 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 3905856 records, 793982836 bytes | Speed 9.11MB/s, 46979 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 652.749s | All Task WaitReaderTime 379.050s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:59:04.372 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 4384512 records, 891284760 bytes | Speed 9.28MB/s, 47865 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 749.464s | All Task WaitReaderTime 379.074s | Percentage 0.00% 2017-02-07 08:59:14.373 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 4875136 records, 991017582 bytes | Speed 9.51MB/s, 49062 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 846.522s | All Task WaitReaderTime 379.098s | Percentage 0.00%
可以看到在Channel数从1提升到10之后，速度从2MB/s提升到了9MB/s。此时若再提高Channel数到15，速度已经不见涨，而从服务端监控看，每批次导入的写入延迟确在涨，说明当前瓶颈在TableStore写入端。
三：对TableStore表进行预分区，并进一步提升DataX Channel并发
在上面几个优化做完后，DataX数据交换这一环节已经不是瓶颈，当前瓶颈在TableStore端的写入能力上。TableStore是分布式的存储，一张大表会被切分成很多的分区，分区会分散到后端的各个物理机上提供服务。一张新创建的表，默认分区数为1，当这张表越来越大，TableStore会将其分裂，此时分裂是自动完成的。分区的个数，一定程度上与能提供的服务能力相关。某些业务场景，新建表后，就需要对表进行大规模的数据导入，此时默认的单个分区肯定是不够用的，当然可以等数据量慢慢涨上来后等表自动分裂，但是这个周期会比较长。此时，我们推荐的做法是在创建表的时候进行预分区。
不过目前我们还没有对外开放通过SDK来进行预分区的功能，所以如果需要对表进行预分区，可以先通过工单来联系我们帮助进行预分区。
我们新建一张表，并将表预分4个分区，partition key为md5列，采用md5列的主要原因是在其上数据的分区基本是均匀的。如果数据在partition key分布不均匀，则即使做了预分区，导入性能也不会得到明显的提升。以相同的Job配置，再跑一下导出任务：
2017-02-08 13:48:18.692 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 11395424 records, 2316456451 bytes | Speed 18.79MB/s, 96940 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 666.003s | All Task WaitReaderTime 336.048s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:48:28.693 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 12340192 records, 2508508780 bytes | Speed 18.32MB/s, 94476 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 716.743s | All Task WaitReaderTime 349.424s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:48:38.694 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 13197472 records, 2682776109 bytes | Speed 16.62MB/s, 85728 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 776.487s | All Task WaitReaderTime 359.132s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:48:48.695 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 14085856 records, 2863367678 bytes | Speed 17.22MB/s, 88838 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 826.191s | All Task WaitReaderTime 378.034s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:48:58.696 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 15063328 records, 3062065378 bytes | Speed 18.95MB/s, 97747 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 867.363s | All Task WaitReaderTime 401.640s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:49:08.697 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 15908736 records, 3233917750 bytes | Speed 16.39MB/s, 84540 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 921.193s | All Task WaitReaderTime 418.862s | Percentage 0.00%
此时速度从9MB/s提升到18MB/s左右，在TableStore服务端能够提高更多的服务能力后，我们尝试再将Channel的并发从10提高到15：
2017-02-08 13:51:54.546 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 8194848 records, 1665844036 bytes | Speed 20.97MB/s, 108160 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 884.016s | All Task WaitReaderTime 263.742s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:52:04.547 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 9351040 records, 1900875263 bytes | Speed 22.41MB/s, 115619 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,007.206s | All Task WaitReaderTime 263.789s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:52:14.548 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 10460064 records, 2126318844 bytes | Speed 21.50MB/s, 110902 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,140.113s | All Task WaitReaderTime 263.824s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:52:24.549 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 11662112 records, 2370669233 bytes | Speed 23.30MB/s, 120204 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,269.070s | All Task WaitReaderTime 263.863s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:52:34.550 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 12874240 records, 2617069638 bytes | Speed 23.50MB/s, 121212 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,396.991s | All Task WaitReaderTime 263.913s | Percentage 0.00%
此时速度又进一步提升，从18MB/s提升到22MB/s左右。
四：提高每次批量写行数
我们构建的场景，每行大约是200字节左右大小。DataX的OTSWriter写入插件底层是使用的TableStore SDK提供的BatchWrite接口进行数据写入，默认一次请求写入100行数据，也就是说一次请求只会导入约20KB大小的数据。每次写过来的数据包都比较小，非常的不经济。
当前TableStore的BatchWrite的限制比较不灵活，会限制行数和数据大小，其中行数默认上限是200行。在每行都比较小的场景下，200行一次批量写入是非常不经济的，在我们的这次实验中，我们将上限改为1000行，并将DataX TableStore写入插件内部一次批量写入的行数也改为1000行，来验证将每次写入的包变大后，对写入效率的提升。任务配置更改如下（配置项为job.content.writer.parameter.batchWriteCount）：
"job": {
"content": [
{
"reader": {
...
},
"writer": {
"name": "otswriter",
"parameter": {
"batchWriteCount":1000,
...
}
}
}
]
}
}再次执行任务，速度如下：
2017-02-08 13:55:16.924 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 11413216 records, 2320073926 bytes | Speed 29.44MB/s, 151849 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 72.662s | All Task WaitReaderTime 1,030.787s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:55:36.925 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 14462240 records, 2939879188 bytes | Speed 29.55MB/s, 152451 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 85.228s | All Task WaitReaderTime 1,297.655s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:55:46.927 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 15979552 records, 3248317815 bytes | Speed 29.41MB/s, 151731 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 89.841s | All Task WaitReaderTime 1,432.022s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:55:56.928 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 17488864 records, 3555129299 bytes | Speed 29.26MB/s, 150931 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 100.300s | All Task WaitReaderTime 1,558.120s | Percentage 0.00% 2017-02-08 13:56:06.929 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 19018240 records, 3866017412 bytes | Speed 29.65MB/s, 152937 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 106.391s | All Task WaitReaderTime 1,691.072s | Percentage 0.00%
速度再次提升，从22MB/s提升到29MB/s。TableStore后续会优化对BatchWrite的行数限制，对于行比较小的场景采用一个比较友好的策略。
五：MaxCompute表分区，提高DataX Job并发
以上优化策略都是在单个DataX Job的场景下进行的优化，单个DataX Job只能够运行在单台服务器上，没有办法分布式的执行。D2上的托管服务器，一般是千兆网卡，也就是说最多提供100MB/s的速度。若想要进一步的速度提升，则必须采用多个DataX Job分布在多台服务器上执行才行。
DataX内的ODPSReader，可以通过配置一次导出整张表或者表的某个Partition。我们可以利用Partition，来将一张表拆分成多个Job分散导出，但是要求表必须是多分区的。
在我们的实验中，创建的MaxCompute表并不是多分区的，我们重新创建一张多分区的表：
md5 string, userid string, name string, comments string, attr0 string, attr1 string, attr2 string, attr3 string, create_time string, udpate_time string ) PARTITIONED BY ( partid string )
增加一列为partid，作为分区，我们通过一个SQL将原表的数据导入到新表，并自动均匀的分散到partid：
attr0, attr1, attr2, attr3, create_time, udpate_time, SUBSTR(md5, 1, 1) from data_for_ots;
以上SQL会将partid的值取自md5列的第一个字符，md5是一个十六进制的值，字符的取值范围是：0-f，这样我们就将原表切成了一个带16个分区的表。我们希望在每个分区内，数据都是均匀的，为了避免长尾，这也是为什么要设计一个md5列的原因。
在将一张表拆成多个分区后，我们就可以选择在不同的服务器上，为每个分区启动一个任务，配置如下(job.content.reader.parameter.partition)：
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "odpsreader",
"parameter": {
...
"partition": ["partid=0"],
...
}
},
"writer": {
...
}
}
]
}
}由于测试集群规模的原因，我们不演示多个Job并发后的速度提升。在TableStore服务端能力不是瓶颈的情况下，通过扩展DataX Job的并发，速度是能线性提升的。
总结下上面的几个优化点：
对DataX的几个基本参数进行调整，包括：Channel数、单个Channel的限速以及JVM的内存参数。
创建TableStore表的时候尽量采取预分区，在设计partition key的时候尽量保证在每个partition key上导入数据的分布均匀。
如果导入TableStore的数据行都比较小，则需要考虑提高单批次的导入行数。
若单个DataX Job已成瓶颈，则需要考虑将任务拆成多个DataX Job并行执行。
关于怎么使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。