dantax参数调优

1.speed调优

可能会导致数据倾斜
处理的速度不同，可能会导致job非常慢

举例子，比如总限速是每秒100条record，其中第一个channel速度是每秒99条record，第二个channel是每秒1条record，加起来是每条100条record，假设每个channel需要处理的数据都是1万条数据，那么第一个channel很早就处理完了，第二个channel会消耗比较长的时候，类似hadoop中的数据倾斜，为了避免这个问题，我们需要配置单个channel的限速

内存优化

当提升Datax Job内Channel并发数时，内存的占用会显著增加，因为datax作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer中，也会存在一些Buffer，为了防止OOM等错误，需要调大JVM的堆内存

1. 建议将内存设置为4G或者8G
2. 建议在启动的时候，加上对应的参数：python datax/bin/datax.py --jvm=“-Xms8G -Xmx8G” /path/to/your/job.json