DataX-数据迁移Oracle到Mysql-ETL工具

DataX 是一款由阿里巴巴开源的大数据同步工具，主要用于在各种异构数据源间高效地完成数据的同步工作。以下是使用 DataX 进行 Oracle 到 MySQL 数据同步的配置示例：

1. 安装 DataX

首先需要在你的机器上安装 DataX，具体安装步骤可以参考 DataX 的官方文档。

2. 配置 JSON 文件

在 DataX 的安装目录下创建一个 JSON 配置文件，例如 oracle2mysql.json，内容如下：

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "oraclereader",
                    "parameter": {
                        "username": "your_oracle_username",
                        "password": "your_oracle_password",
                        "column": ["id", "name", "age"],
                        "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "querySql": [
                                    "select id, name, age from your_oracle_table"
                                ],
                                "jdbcUrl": "jdbc:oracle:thin:@//host:port/SID"
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "username": "your_mysql_username",
                        "password": "your_mysql_password",
                        "writeMode": "insert",
                        "column": ["id", "name", "age"],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://your_mysql_host:port/your_mysql_database",
                                "table": ["your_mysql_table"]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

请将上述配置文件中的数据库连接信息、用户名、密码、表名等信息替换为你自己的实际信息。

3. 运行 DataX

在命令行中运行 DataX，指定你的 JSON 配置文件：

python /path/to/datax/bin/datax.py /path/to/your/oracle2mysql.json

DataX 会根据你的配置文件，从 Oracle 数据源读取数据，然后写入到 MySQL 数据源中。这个过程是批量的，可以设置合适的速度来避免对数据库造成太大压力。