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前 言
眾所周知，當一個程序需要傳輸數(shù)據(jù)的時候，它肯定會想盡辦法占用掉設備的資源，但是，隨著對DataX深入使用可以發(fā)現(xiàn)，DataX并不會全力吃掉資源，所以究竟DataX是如何做到限速的？傳輸緩慢到底是限速原因還是其他原因？本文來一起探討下。
限 速
statPush整個流程的描述：
調 優(yōu)
首先我們知道，傳輸受兩個因素影響：
此部分主要需要了解網(wǎng)絡本身的情況，即從源端到目的端的帶寬是多少（實際帶寬計算公式），平時使用量和繁忙程度的情況，從而分析是否是本部分造成的速度緩慢。以下提供幾個思路：
Json：
{
"core":{
"transport":{
"channel":{
"speed":{
"channel": 2, 此處為數(shù)據(jù)導入的并發(fā)度，建議根據(jù)服務器硬件進行調優(yōu)
"record":-1,此處解除對讀取行數(shù)的限制
"byte":-1,此處解除對字節(jié)的限制
"batchSize":204每次讀取batch的大小
}
}
}
},
"job":{
...
}
}提升job內Channel并發(fā)有三種配置方式：
配置含義：
Json：
"setting": {
"speed": {
"channel": 2,
"record":-1,
"byte":-1,
"batchSize":2048
}
}
}
}DEFAULT_JVM = "-Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=%s/log" % (DATAX_HOME)當提升DataX Job內Channel并發(fā)數(shù)時，調整JVM堆參數(shù)，原因如下：
Channel個數(shù)并不是越多越好，原因如下：
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