【DataX篇】DataX的两种部署方式以及DataX-Web可视化管理平台的搭建-171主机测评

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在这里插入图片描述

本文将系统分享 DataX 的安装部署实践，将详细拆解DataX的两种核心部署方式——二进制部署与源码编译部署，并深入探讨动态参数配置、并发度优化等关键调优技巧。🎯

其次，也将进一步介绍如何集成 DataX-Web可视化管控平台，以构建一个具备统一调度、实时监控与高效管理能力的企业级数据同步运维体系。🚀

DataX二进制、源码安装部署的 Github 地址： https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md 在这里插入图片描述

DataX-Web二进制、源码安装部署的 Github 地址： https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web 在这里插入图片描述

DataX全系列文章（实时更新 🔥 ）：

序号文章

1	【DataX篇】剖析离线全量异构同步工具DataX以及图形化界面DataX-Web：了解其核心架构设计以及功能上的限制
2	【DataX篇】DataX的两种部署方式以及DataX-Web可视化管理平台的搭建
3	【DataX篇】通过对比DTS、Canal/Debezium数据同步工具原理，探讨DataX的设计局限
4	【DataX篇】MySQLReader插件介绍
5	【DataX篇】MySQLWriter插件介绍

- 一、二进制、源码方式安装
- - 1.1 二进制方式安装
  - 2.2 源码方式安装（了解即可）
- 二、python 3 支持
- 三、DataX动态传参
- - 3.1 动态传参的案例
- 四、并发设置
- - 4.1 直接指定 channel 数量
  - 4.2 通过 Bps 计算 channel 数量
  - 4.3 通过 tps 计算 channel 数量
  - 4.4 如果同时配置了如上的多种方式，那么优先级如下：
- 五、二进制、源码方式部署DataX-Web
- - 5.1 二进制方式安装
  - 5.2 编译打包安装（了解即可）

主机名IP地址配置系统描述

datax	192.168.82.133	4C 16G	CentOS Linux 7.6	DataX在执行多个同步任务的时候比较消耗内存，因此如果有多个同步任务需要分配的物理内存需要多一些
注意：DataX的软件安装目录，以及相关其他插件都存储到了分配好的/data目录下，所以生产环境需要按照规划的数据盘进行存储。

一、二进制、源码方式安装

环境准备：

Linux 操作系统： DataX部署在Linux上

JDK（1.8 及其以上都可以，推荐 1.8）： Oracle Java JDK下载链接，https://www.oracle.com/cn/java/technologies/downloads/

Python（2 或者 3 都可以）：默认Linux上都会预装python2。redhat的yum镜像没有python3，CentOS的yum镜像是可以直接安装python3的。python官网链接，https://www.python.org/downloads/

Apache Maven 3.x（只有源码编译安装需要）： Apache Maven官网链接，https://maven.apache.org/download.cgi

1.1 二进制方式安装

1）进入到github官网的DataX主页：DataX 下拉到“Quick Start”部分，然后点击下载在这里插入图片描述 2）安装data所需的jdk依赖包

[root@mysqlha2 ~]# yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel ###此依赖包可以解决在启动datax-web时的“/data/DataX/datax-web-2.1.2/bin/../modules/datax-admin/bin/datax-admin.sh: line 143: jps: command not found”报错

3）登录到Linux服务器，解压DataX安装包到指定的目录下

[root@mysqlha2 software]# mkdir -p /data/DataX ###创建DataX软件安装目录
[root@mysqlha2 software]# tar -zxvf datax.tar.gz -C /data/DataX

4）通过DataX提供的自测脚本，通过python命令测试一下能不能正常启动一个同步任务

python {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json

# 例如:
python /data/DataX/datax/bin/datax.py /data/DataX/datax/job/job.json

###DataX 这个项目本身是用 Python2.7 进行开发的，因此需要使用 Python2.7 的版本进行执行。在这里插入图片描述

踩坑问题总结

问题描述：如果执行自检程序出现如下错误

[main] WARN ConfigParser – 插件[streamreader,streamwriter]加载失败，1s后重试... Exception:Code:[Common–00], Describe:[您提供的配置文件存在错误信息，请检查您的作业配置 .] – 配置信息错误，您提供的配置文件[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json]不存在. 请检查您的配置文件.
[main] ERROR Engine –

经DataX智能分析,该任务最可能的错误原因是:
com.alibaba.datax.common.exception.DataXException: Code:[Common–00], Describe:[您提供的配置文件存在错误信息，请检查您的作业配置 .] – 配置信息错误，您提供的配置文件[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json]不存在. 请检查您的配置文件.
at com.alibaba.datax.common.exception.DataXException.asDataXException(DataXException.java:26)
at com.alibaba.datax.common.util.Configuration.from(Configuration.java:95)
at com.alibaba.datax.core.util.ConfigParser.parseOnePluginConfig(ConfigParser.java:153)
at com.alibaba.datax.core.util.ConfigParser.parsePluginConfig(ConfigParser.java:125)
at com.alibaba.datax.core.util.ConfigParser.parse(ConfigParser.java:63)
at com.alibaba.datax.core.Engine.entry(Engine.java:137)
at com.alibaba.datax.core.Engine.main(Engine.java:204)

解决方案：将 plugin 目录下的所有的以 _ 开头的文件都删除即可

[root@mysqlha2 ~]# cd /data/DataX/datax/plugin ### plugin 目录下是存放reader和writer插件的目录
[root@mysqlha2 plugin]# find ./* -type f -name ".*er" | xargs rm -rf

2.2 源码方式安装（了解即可）

安装步骤参考官方 github 详细介绍：DataX源码方式安装

1）下载DataX源码： $ git clone git@github.com:alibaba/DataX.git 2）通过maven打包： $ cd {DataX_source_code_home} $ mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true

如果打包成功，日志显示如下：

[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] —————————————————————–
[INFO] Total time: 08:12 min
[INFO] Finished at: 2015–12–13T16:26:48+08:00
[INFO] Final Memory: 133M/960M
[INFO] —————————————————————–

打包成功后的DataX包位于 {DataX_source_code_home}/target/datax/datax/ ，结构如下：

$ cd {DataX_source_code_home}
$ ls ./target/datax/datax/
binconfjoblibloglog_perfpluginscripttmp

二、python 3 支持

DataX 这个项目本身是用 Python2.7 进行开发的，因此需要使用 Python2.7 的版本进行执行。如果使用 python3 执行的话，可能会出现问题，因为 3 和 2 的语法差异还是比较大的。如果需要使用 python3 去执行数据同步的计划，需要修改 bin 目录下的三个 py 文件，将这三个文件中的如下部分修改即可：

[root@mysqlha2 ~]# cd /data/DataX/datax/bin
[root@mysqlha2 bin]# ll

Python 2 升级到 Python 3 时必须修改的两个核心语法变化——print 从语句变为函数，异常捕获语法从逗号改为 as 关键字：

print xxx 替换为 print(xxx) ### 打印语法变更
Exception, e 替换为 Exception as e ### 异常捕获语法变更

同样的，通过DataX提供的自测脚本，通过python3命令测试一下能不能正常启动一个同步任务

python3 {YOUR_DATAX_HOME}/bin/datax.py {YOUR_DATAX_HOME}/job/job.json

# 例如:
python3 /data/DataX/datax/bin/datax.py /data/DataX/datax/job/job.json

###虽然 python3 的语法变更，但是也向下兼容，同样可以使用 python2 执行在这里插入图片描述

三、DataX动态传参

DataX 同步数据的时候需要使用到自己设置的配置文件，其中可以定义同步的方案，通常为 json 的格式。在执行同步方案的时候，json文件中的channel、password、username等等都是静态的参数数据，有些场景下需要有一些动态的数据。例如：

将 MySQL 的数据同步到 HDFS，多次同步的时候只是表的名字和字段不同。eg：比如MySQL中有一个订单表orders需要同步到HDFS中，那么第一次同步肯定是全量同步，将数据全量同步到今天，比如今天的日期是2025-06-30，之后的每天每时每秒订单表都在产生新的数据，那么之后就没有必要进行全量同步，只需要进行增量同步，如果在json文件写了where条件，比如where date=‘2025-07-01’，那么是进行了增量同步，但之后的每一天都需要修改这个where条件，非常的不智能。因此就需要使用到动态传参，让增量同步的where条件变的智能，自动进行调整。
将 MySQL 的数据增量的同步到 HDFS 或者 Hive 中的时候，需要指定每一次同步的时间。
…

这些时候，如果我们每一次都去写一个新的 json 文件将会非常麻烦，此时我们就可以使用动态传参。所谓的动态传参，就是在 json 的同步方案中，使用类似变量的方式来定义一些可以改变的参数。在执行同步方案的时候，可以指定这些参数具体的值。

3.1 动态传参的案例

{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"sliceRecordCount": $TIMES,
"column": [
{
"type": "long",
"value": "10"
},
{
"type": "string",
"value": "hello，你好，世界-DataX"
}
]
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"encoding": "UTF-8",
"print": true
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": 1
}
}
}
}

在使用到同步方案的时候，可以使用 -D 来指定具体的参数的值。例如在上述的 json 中，我们设置了一个参数 TIMES，在使用的时候，可以指定 TIMES 的值，来动态的设置 sliceRecordCount 的值。

[root@mysqlha2 ~]# python3 /data/DataX/datax/bin/datax.py -p "-DTIMES=3" stream2stream.json

四、并发设置

在 DataX 的处理流程中，Job 会被划分成为若干个 Task 并发执行，被不同的 TaskGroup 管理。在每一个 Task 的内部，都由 reader -> channel -> writer 的结构组成，其中 channel 的数量决定了并发度。那么 channel 的数量是怎么指定的？

直接指定 channel 数量
通过 Bps 计算 channel 数量
通过 tps 计算 channel 数量

下面对三种计算 channel 数量的方式进行一一介绍：

4.1 直接指定 channel 数量

在同步方案的 json 文件中，我们可以设置 job.setting.speed.channel 来设置 channel 的数量。这是最直接的方式。在这种配置下，channel 的 Bps 为默认的 1MBps，即每秒传输 1MB 的数据。

在json文件中，指定channel数量的截图如下：在这里插入图片描述

[root@mysqlha2 ~]# python3 /data/DataX/datax/bin/datax.py -p "-DTIMES=3" stream2stream.json

###DataX中默认一个TaskGroup(任务组)的并发数量为5，也就是channel，相关参数的定义在conf目录下的core.json文件中。可以看到如下分配了10个并发，每个并发都由 reader -> channel -> writer 的结构组成，10个task分成了2个TaskGroup（taskGroupId=[0]、taskGroupId=[1]），然后不同的TaskGroup下通过task执行（taskGroup[0] taskId[5]、taskGroup[1] taskId[0]…）在这里插入图片描述对上述的日志进行分析：一个Job被拆分成了两个任务组。因为DataX中默认一个TaskGroup(任务组)的并发数量为5，也就是channel，因此为了满足10个通道的需求，自动创建2个任务组用建筑工地比喻这个场景，整个工程（Job）：要搬10堆砖（10个任务），有10个工人（10个通道）。但工头决定：

工地A（任务组0）：派5个工人，负责搬砖堆1-5
工地B（任务组1）：派5个工人，负责搬砖堆6-10

两个工地同时开工，互不干扰！

阶段1：任务切分

Job set Channel–Number to 10 channels. # 用户配置了10个通道（10个工人）
DataX Reader.Job [streamreader] splits to [10] tasks. # 切分成10个任务（10堆砖）
DataX Writer.Job [streamwriter] splits to [10] tasks. # Writer也对应10个任务
此时：计划用10个工人搬10堆砖（理想情况是1对1）

阶段2：任务组调度（关键变化！）

Scheduler starts [2] taskGroups. # 启动了2个任务组（2个工地）
taskGroupId=[0] start [5] channels for [5] tasks. # 工地0：5个工人搬5堆砖
taskGroupId=[1] start [5] channels for [5] tasks. # 工地1：5个工人搬5堆砖
发生了什么：DataX没有创建1个包含10个通道的大任务组，而是创建了2个任务组，每个包含5个通道。

阶段3：任务执行

任务分配：
·任务组0（工地0）：处理任务1, 4, ...（共5个任务）
·任务组1（工地1）：处理任务6, ...（共5个任务）

任务执行：
taskGroup[0] taskId[1] attemptCount[1] is started # 工地0的工人开始搬第1堆砖
taskGroup[1] taskId[6] attemptCount[1] is started # 工地1的工人开始搬第6堆砖
taskGroup[0] taskId[4] attemptCount[1] is started # 工地0的另一个工人开始搬第4堆砖
......

4.2 通过 Bps 计算 channel 数量

Bps（Byte per second）是一种非常常见的数据传输速率的表示，在 DataX 中，可以通过参数设置来限制总 Job 的 Bps 以及单个 channel 的Bps，来达到限速和 channel 数量计算的效果。在这里插入图片描述

Job Bps：对一个 Job 进行整体的限速，可以通过 job.setting.speed.byte 进行设置（单位字节）。
channel Bps：对单个 channel 的限速，可以通过core.transport.channel.speed.byte 进行设置（单位字节）。和上面的Job Bps必须同时设置。

在json文件中，指定Job Bps的截图如下：在这里插入图片描述

在json文件中，指定channel Bps的截图如下，需要注意core和job是平级参数在这里插入图片描述

[root@mysqlha2 ~]# python3 /data/DataX/datax/bin/datax.py -p "-DTIMES=3" stream2stream.json

###DataX中默认一个TaskGroup(任务组)的并发数量为5，也就是channel，相关参数的定义在conf目录下的core.json文件中。根据计算公式（channel=500/50）看到如下分配了10个并发，每个并发都由 reader -> channel -> writer 的结构组成，10个task分成了2个TaskGroup（taskGroupId=[0]、taskGroupId=[1]），然后不同的TaskGroup下通过task执行（taskGroup[0] taskId[2]、taskGroup[1] taskId[6]…）在这里插入图片描述

4.3 通过 tps 计算 channel 数量

tps（transcation per second）是一种很常见的数据传输速率的表示，在 DataX 中，可以通过参数设置来限制总 Job 的 tps 以及单个 channel 的 tps，来达到限速和 channel 数量计算的效果。在这里插入图片描述

Job tps：对一个 Job 进行整体的限速，可以通过 job.setting.speed.record 进行设置（单位每秒传输N条数据）。
channel tps：对单个 channel 的限速，可以通过 core.transport.channel.speed.record 进行设置（单位每秒传输N条数据）。和上面的Job tps必须同时设置。

在json文件中，指定Job tps的截图如下：在这里插入图片描述

在json文件中，指定channel tps的截图如下，需要注意core和job是平级参数在这里插入图片描述

[root@mysqlha2 ~]# python3 /data/DataX/datax/bin/datax.py -p "-DTIMES=3" stream2stream.json

###DataX中默认一个TaskGroup(任务组)的并发数量为5，也就是channel，相关参数的定义在conf目录下的core.json文件中。根据计算公式（channel=500/100）看到如下分配了5个并发，每个并发都由 reader -> channel -> writer 的结构组成，5个task分成了1个TaskGroup（taskGroupId=[0]），然后不同的TaskGroup下通过task执行（taskGroup[0] taskId[0]、taskGroup[0] taskId[1]…）在这里插入图片描述

4.4 如果同时配置了如上的多种方式，那么优先级如下：

如果同时配置了 Bps 和 tps 限制，以小的为准。
只有在 Bps 和 tps 都没有配置的时候，才会以 channel 数量配置为准。在json文件中，同时配置了直接指定 channel 数量、通过 Bps 计算 channel 数量、通过 tps 计算 channel 数量这三种方式

在json文件中，同时配置了直接指定 channel 数量、通过 Bps 计算 channel 数量、通过 tps 计算 channel 数量这三种方式在这里插入图片描述

[root@mysqlha2 ~]# python3 /data/DataX/datax/bin/datax.py -p "-DTIMES=3" stream2stream.json

###DataX中默认一个TaskGroup(任务组)的并发数量为5，也就是channel，相关参数的定义在conf目录下的core.json文件中。根据优先级并发将采用“通过 tps 计算 channel 数量”，原因参考上面的优先级。根据计算公式（channel=500/100）看到如下分配了5个并发，每个并发都由 reader -> channel -> writer 的结构组成，5个task分成了1个TaskGroup（taskGroupId=[0]），然后不同的TaskGroup下通过task执行（taskGroup[0] taskId[2]、taskGroup[0] taskId[1]…）在这里插入图片描述

五、二进制、源码方式部署DataX-Web

环境准备：

MySQL (5.5+) 必选，对应客户端可以选装, Linux服务上若安装mysql的客户端可以通过部署脚本快速初始化数据库

JDK (1.8.0_xxx) 必选

Maven (3.6.1+) 必选

DataX 必选

Python (2.x) (支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件，替换文件在doc/datax-web/datax-python3下) 必选，主要用于调度执行底层DataX的启动脚本，默认的方式是以Java子进程方式执行DataX，用户可以选择以Python方式来做自定义的改造

5.1 二进制方式安装

1）进入到github官网的DataX-Web主页： https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web 下拉到“Quick Start”部分，点击“一键部署”，然后就进入到了DataX-Web的安装部署文档界面在这里插入图片描述下载官方提供的版本tar版本包 2）在安装部署前先部署MySQL数据库 datax-web需要将一些元数据信息保存到数据库。MySQL的安装部署可以自行安装哦，这里就不写部署步骤了 3）登录到Linux服务器，解压Data-Web包，和datax部署在一个目录下

[root@mysqlha2 software]# tar -zxvf datax-web-2.1.2.tar.gz -C /data/DataX

###/data/DataX是datax软件的安装目录，将Data-Web部署和datax在一个目录下

4）执行一键安装脚本进入解压后的目录，找到bin目录下面的install.sh文件，进行交互式安装，则直接执行

[root@mysqlha2 software]# cd /data/DataX/datax-web-2.1.2/
[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# ./bin/install.sh

###进行交互式安装，如果你的服务上安装有mysql命令，在执行安装脚本的过程中则会出现以下提醒。按照提示输入数据库地址，端口号，用户名，密码以及数据库名称；并且datax-web需要将一些元数据信息保存到数据库中，按照提示执行datax_web.sql数据库初始化脚本

2026–01–25 13:29:55.970 [INFO] (4684) ####### Start To Uncompress Packages ######
2026–01–25 13:29:55.974 [INFO] (4684) Uncompressing....
Do you want to decompress this package: [datax–admin_2.1.2_1.tar.gz]? (Y/N)y ###是否要解压缩此包：[datax-admin_2.1.2_1.tar.gz]，选择yes
2026–01–25 13:29:57.617 [INFO] (4684) Uncompress package: [datax–admin_2.1.2_1.tar.gz] to modules directory
Do you want to decompress this package: [datax–executor_2.1.2_1.tar.gz]? (Y/N)y ###是否要解压缩此包：[datax-executor_2.1.2_1.tar.gz]，选择yes
2026–01–25 13:30:00.521 [INFO] (4684) Uncompress package: [datax–executor_2.1.2_1.tar.gz] to modules directory
2026–01–25 13:30:00.855 [INFO] (4684) ####### Finish To Umcompress Packages ######
Scan modules directory: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/bin/../modules] to find server under dataxweb
2026–01–25 13:30:00.862 [INFO] (4684) ####### Start To Install Modules ######
2026–01–25 13:30:00.865 [INFO] (4684) Module servers could be installed:
[datax–admin] [datax–executor]
Do you want to confiugre and install [datax–admin]? (Y/N)y ###是否确认并安装[datax-admin]，选择yes
2026–01–25 13:30:02.085 [INFO] (4684) Install module server: [datax–admin]
Start to make directory
2026–01–25 13:30:02.120 [INFO] (4740) Start to build directory
2026–01–25 13:30:02.124 [INFO] (4740) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–admin/bin/../logs] has been exist
2026–01–25 13:30:02.128 [INFO] (4740) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–admin/bin/../conf] has been exist
2026–01–25 13:30:02.132 [INFO] (4740) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–admin/bin/../data] has been exist
end to make directory
#############如下是初始化数据库部分############
Start to initalize database
2026–01–25 13:30:02.143 [INFO] (4740) Scan out mysql command, so begin to initalize the database
Do you want to initalize database with sql: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/bin/db/datax_web.sql]? (Y/N)y ###是否执行数据库初始化脚本：[/data/DataX/datax-web-2.1.2/bin/db/datax_web.sql]，选择yes
Please input the db host(default: 127.0.0.1): ###数据库ip地址
Please input the db port(default: 3306): ###数据库端口
Please input the db username(default: root): ###数据库连接用户
Please input the db password(default: ): 123456 ###数据库连接用户的密码
Please input the db name(default: dataxweb) ###数据库名
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
Do you want to confiugre and install [datax–executor]? (Y/N)y ###是否确认并安装[datax executor]，选择yes
2026–01–25 13:30:14.938 [INFO] (4684) Install module server: [datax–executor]
2026–01–25 13:30:14.978 [INFO] (4796) Start to build directory
2026–01–25 13:30:14.982 [INFO] (4796) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–executor/bin/../logs] has been exist
2026–01–25 13:30:14.986 [INFO] (4796) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–executor/bin/../conf] has been exist
2026–01–25 13:30:14.989 [INFO] (4796) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–executor/bin/../data] has been exist
2026–01–25 13:30:14.993 [INFO] (4796) Directory or file: [/data/DataX/datax–web–2.1.2/modules/datax–executor/bin/../json] has been exist
2026–01–25 13:30:14.997 [INFO] (4684) ####### Finish To Install Modules ######

注意：如上是交互式安装，在交互模式下，对各个模块的package压缩包的解压以及configure配置脚本的调用，都会请求用户确认,可根据提示查看是否安装成功，如果没有安装成功，可以重复尝试；如果不想使用交互模式，跳过确认过程，则执行 –force 命令安装：./bin/install.sh –force

进入到MySQL数据库中，查看创建的数据库

[root@mysqlha2 db]# mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P3306
mysql> use dataxweb
mysql> show tables; ###datax_web.sql数据库初始化脚本执行成功

在这里插入图片描述

如果服务上并没有安装mysql命令，则可以取用目录下./bin/db/datax-web.sql脚本去手动执行，完成后修改相关配置文件

[root@mysqlha2 ~]# cd /data/DataX/datax-web-2.1.2/
[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# vi ./modules/datax-admin/conf/bootstrap.properties

###按照提示输入数据库地址，端口号，用户名，密码以及数据库名称在这里插入图片描述

5）配置邮件服务(可跳过) 在项目目录（/data/DataX/datax-web-2.1.2/）下/modules/datax-admin/bin/env.properties 配置邮件服务。data-web提供了失败告警功能，如果某一个任务执行失败，可以通过配置的邮件服务给指定邮箱发送一封“执行失败“的邮件

MAIL_USERNAME=""
MAIL_PASSWORD=""

在这里插入图片描述

6）一键启动和一键关闭DataX-Web服务

一键启动所有服务

[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# cd /data/DataX/datax-web-2.1.2/
[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# ./bin/start-all.sh

###中途可能发生部分模块启动失败或者卡住，可以退出重复执行，如果需要改变某一模块服务端口号，则 vi ./modules/{module_name}/bin/env.properties 找到SERVER_PORT配置项，改变它的值即可。当然也可以单一地启动某一模块服务：./bin/start.sh -m {module_name}

一键取消所有服务

[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# cd /data/DataX/datax-web-2.1.2/
[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# ./bin/stop-all.sh

###当然也可以单一地停止某一模块服务：./bin/stop.sh -m {module_name}

7）查看服务（注意！注意！）在Linux环境下使用 JPS 命令，查看是否出现DataXAdminApplication和DataXExecutorApplication进程，如果存在这表示项目运行成功如果项目启动失败，请检查启动日志： modules/datax-admin/bin/console.out或者modules/datax-executor/bin/console.out 。注意：脚本使用的都是bash指令集，如若使用sh调用脚本，可能会有未知的错误

[root@mysqlha2 datax–web–2.1.2]# jps

在这里插入图片描述

8）运行部署完成后，在浏览器中输入 http://ip:port/index.html 就可以访问对应的主界面（ip为datax-admin部署所在服务器ip，port为datax-admin 指定的运行端口，默认9527）在这里插入图片描述输入用户名 admin 密码 123456 就可以直接访问系统

9) 运行日志部署完成之后，在modules/对应的项目/data/applogs下(用户也可以自己指定日志，修改application.yml 中的logpath地址即可)，用户可以根据此日志跟踪项目实际启动情况。如果执行器启动比admin快，执行器会连接失败，日志报"拒绝连接"的错误，一般是先启动admin,再启动executor,30秒之后会重连，如果成功请忽略这个异常。

5.2 编译打包安装（了解即可）

安装步骤参考官方github详细介绍：https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/blob/master/doc/datax-web/datax-web-deploy.md

1）编译打包（官方提供的tar包跳过）直接从Git上面获得源代码，在项目的根目录下执行如下命令

$ mvn clean install

执行成功后将会在工程的build目录下生成安装包

$ build/datax–web–{VERSION}.tar.gz

至此，从安装部署到Web管理平台搭建，一个高效可控的DataX同步体系已搭建完成。如在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区分享交流！💡