一、同步环境

1.mongodb版本：3.6.3。（有点老了，后来发现flinkcdc都只能监控一张表，多张表无法监控）
2.datax版本：自己编译的DataX-datax_v202210
3.hdfs版本：3.1.3
4.hive版本：3.1.2

二、同步思路

1.增量数据：需要每隔1小时将mongodb中17个集合的数据同步至hive，因为有数据生成时间，才用datax查询方式，将上一个小时的数据依次循环调用datax同步至hdfs，利用shell脚本和调度器定时装载至hive中形成ods层，并和其他表关联处理形成dwd层，提供给需求方。
2.全量数据：历史数据才用datax编写脚本循环读取+调度+hive动态分区方式同步至hive。因为hive动态分区默认只支持100个分区，我是按小时进行分区的，因此我每次只拉取4天数据，拉取太多报错，编写脚本，需要多少天，拉取多少天。（比较笨的方法，有更好的方式欢迎评论区讨论）

三、datax配置

{
    "job": {
        "content": [
          {
              "reader": {
                  "name": "mongodbreader",
                  "parameter": {
                      "address": ["xxxxxxxx:27017"],
                      "authDb": "admin",
                      "userName": "xxxxx",
                      "userPassword": "xxxx",
                      "dbName": "xxxx",
                      "collectionName": "xxxx",
                      "column": [
                          {
                              "name": "_id",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "data",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "gid",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "text",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "time",
                              "type": "bigint"
                          },
                          {
                              "name": "uid",
                              "type": "string"
                          }
                      ],

                      "query":"{\"time\":{ \"$gte\": ${start_time}, \"$lt\": ${end_time}}}"

                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "column": [
                             {
                              "name": "ask_id",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "data",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "gid",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "text",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "time",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "uid",
                              "type": "string"
                          }
                        ],
                        "compress": "gzip",
                        "defaultFS": "xxxx:8020",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "fileName": "xxxx",
                        "fileType": "text",
                        "path": "${targetdir}",
                        "writeMode": "append"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        }
    }
}

这里面有两个坑。
第一个：datax连接mongodb一定注意"authDb": “admin”,这个配置，要明确同步账号认证库的位置，账号在那个库里面认证的就写哪个库，由于mongodb每个库是单独认证的，一直报：

com.alibaba.datax.common.exception.DataXException: Code:[Framework-02], Description:[DataX引擎运行过程出错，具体原因请参看DataX运行结束时的错误诊断信息  .].  - com.mongodb.MongoCommandException: Command failed with error 13: 'command count requires authentication' on server xxx:27117. The full response is { "ok" : 0.0, "errmsg" : "command count requires authentication", "code" : 13, "codeName" : "Unauthorized" }

找过很多资料，两种方式解决账号认证问题。一种是，刚才提到的指明账号认证库；第二种，就是同步哪个库，单独给这个账号再授权一遍库的权限，代码如下：

db.createUser({user:"x x 
x x x",pwd:"xxxxxx",roles:[{"role":"read","db":"xxxx"}]})

查询同步不需要太高的权限，read即可
第二坑：mongodb的query查询，用的是json语句，网上有大神分享的源码分析，里面的查询条件是“and”语句，也就是说，用逗号分隔的查询条件是and，想用or要多次查询（但是我测试十几也不全是and，好像是同样的字段以最后一条为准，留着后面再研究班），哎，没办法，谁让我懒得自己写代码，凑合着用吧。分享query查询语句多个条件的用法：

                      "query":"{\"time\":{ \"$gte\": 1646064000, \"$lte\": 1648742399},\"time\":{ \"$gte\": 1654012800, \"$lte\": 1656604799},\"time\":{ \"$gte\": 1661961600, \"$lte\": 1664553599}}"

四、datax同步调度脚本

#!/bin/bash

# 定义变量方便修改
APP=xxx
TABLE=xxx
DATAX_HOME=xxxx
# 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一小时

    do_date=2022111416
   hr1=${do_date: 8: 2}
   date1=${do_date: 0: 8}
  

hdfs_path=xxx

#处理目标路径，此处的处理逻辑是，如果目标路径不存在，则创建；若存在，则清空，目的是保证同步任务可重复执行
  hadoop fs -test -e $hdfs_path
  if [[ $? -eq 1 ]]; then
    echo "路径 $hdfs_path 不存在，正在创建......"
    hadoop fs -mkdir -p $hdfs_path
  else
    echo "路径 $hdfs_path 已经存在"
    fs_count=$(hadoop fs -count $hdfs_path)
    content_size=$(echo $fs_count | awk '{print $3}')
    if [[ $content_size -eq 0 ]]; then
      echo "路径$hdfs_path为空"
    else
      echo "路径$hdfs_path不为空，正在清空......"
      hadoop fs -rm -r -f $hdfs_path/*
    fi
  fi


#数据同步

for i in  xxx xxx xxx
do  
echo ================== $i 装载日期为 $do_date ==================
python  $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Dcollection=$i -Dtargetdir=$hdfs_path"   $DATAX_HOME/xxx
done 

五、datax同步至es 配置

mongodb同步至es有一个专用的组件，monstache；知道，但还没用过，留白，由于时间紧张用的datax，此处三个注意点：
1.object格式可以datax读取的时候可用string，导入es再改回object
2.es重名没问题
3.想用es中文分词统计词频，除了要配置中文ik，也需要filedata=true；

{
    "job": {
        "content": [
          {
              "reader": {
                  "name": "mongodbreader",
                  "parameter": {
                      "address": ["xxxx:27017"],
                      "userName": "xxx",
                      "authDb": "xxx",
                      "userPassword": "xxxx",
                      "dbName": "xxxx",
                      "collectionName": "${collection}",
                      "column": [
                          {
                              "name": "_id",
                              "type": "string" #原有格式为objectid，用此处用string
                          },
                          {
                              "name": "data",
                              "type": "string" #原有格式为list（object），用string可以倒进去
                          },
                          {
                              "name": "gid",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "text",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "time",
                              "type": "bigint"
                          },
                          {
                              "name": "uid",
                              "type": "string"
                          },
                          {
                              "name": "deleted",
                              "type": "bigint"
                          }
                      ],

                      "query":"{\"time\":{ \"$gte\": 1661961600, \"$lte\": 1664553599}}"
                  }
                },
                "writer": {
                "name": "elasticsearchwriter",
                "parameter": {
                  "endpoint": "xxxxxx:9200",
                  "index": "xxxx",
                  "type": "xxxx",
                  "cleanup": false,
                  "settings": {"index" :{"number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0}},
                  "discovery": false,
                  "batchSize": 2048,
                  "splitter": ",",
                  "column": [
                   {
                              "name": "_id",
                              "type": "id"
                          },
                          {
                              "name": "data",
                              "type": "object" #源数据为object，此处也为object
                          
                          },
                          {
                              "name": "gid",
                              "type": "keyword"
                          },
                          {
                              "name": "text",#即使和关键词重名也不影响，挺好
                              "type": "text","analyzer": "ik_smart"
                          },#此处想用es分词，来统计词频的小伙伴建议开启filedata：true，不知道能不能用哈，反正我知道不开启，不能用，有兴趣可以研究下，告诉我
                          {
                              "name": "time",
                              "type": "long"
                          },
                          {
                              "name": "uid",
                              "type": "keyword"
                          },
                          {
                              "name": "deleted",
                              "type": "long"
                          }
                  ]
                }
              }
            }
        ],
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 4
            }
        }
    }
}

六、其他问题

其他就比较简单了，懒得记了，后面有问题再补充