异构数据源同步

如何优雅的终止任务，是我们需要考虑的重点，直接杀进程的方式，简单粗暴，但不够优雅，一旦错杀，问题可大可小，不到万不得已不推荐；适用单节点的终止方式不一定适用于集群，需要考虑全面

如果目标源支持事务，那么 `已同步数据量` 可以实现的很准确，如果目标源不支持事务，那么 `已同步数据量` 实现的就不会很准确，或者说实现难度非常高；文中讲到的日志方式，只是实现方式之一

拓展 DataX 插件，支持 kafka；实现比较容易，但还是有一些细节需要注意；虽说实现了，但不推荐使用，kafka 更偏向于做实时同步

DataX 支持敏感信息 RSA 加解密，但官网文档说的不是很清楚，本文从源码的角度分析如何配置 RSA 加密，以及 DataX 是如何进行 RSA 解密的

DataX 使用细节，包括： column 数量、顺序需要保持一致 table 可以配置多个，但不推荐 splitPk 用于分片 where 可用于实现增量 querySql实现自定义 SQL

异构数据源同步 DataX 简单改造 包括 core.json 的调整、日志输出的优化、DataX 的集成

DataX 支持的源类型有很多，基本满足我们日常需要 再加上 datax-web，能够实现各种调度的数据同步

通过 jdbc 实现关系型数据库表的同步 先将源数据源的表元数据转成 jdbc 类型，然后通过 jdbc 类型放大列类型兼容到目标数据源中 很多细节需要注意