qData服务部署

1、后端

将 qdata-server.jar、qdata-service-quality.jar 和 qData.key 上传至服务器。qdata-server.jar 与 qdata-service-quality.jar 分别使用独立的部署目录。

1.1、准备 DataX

DataX 部署在 qdata-server 所在服务器，并依赖 Python 3。先确认对应系统的 Python 命令可以正常执行：

Linux / macOS

python3 --version

Windows

python --version

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将 DataX 目录放在 qdata-server.jar 同级目录，目录结构如下：

qdata-server/
├── qdata-server.jar
├── application-prod.yml
├── datax/
│   ├── bin/
│   │   └── datax.py
│   └── lib/
└── upload/
    └── datax/
        └── job/

确保 datax/bin/datax.py 和 datax/lib 存在，并保证 qData 运行用户对 upload/datax/job 目录具有读写权限。

1.2、配置 DataX

检查 application-prod.yml 中的 DataX 配置：

datax:
  # DataX root directory, can be overridden by QDATA_DATAX_HOME
  home: ${user.dir}/datax
  # Python command
  python-command: python3 # Windows 改为 python
  # Path to the datax.py invocation file
  datax-py-path: ${user.dir}/datax/bin/datax.py
  # DataX lib directory
  lib-dir: ${user.dir}/datax/lib
  # Directory where qData generates DataX Job JSON files
  job-dir: ${user.dir}/upload/datax/job

${user.dir} 是启动 qdata-server 时的工作目录，因此必须在 qdata-server.jar 所在目录执行启动命令。

Windows 配置

Windows 安装 Python 3 后通常使用 python 命令，需要将配置改为：

datax:
  python-command: python

1.3、启动服务

# 启动 qdata-server，原始端口由8080改为8083
cd /qdata-server部署目录
nohup java -server -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -Dspring.profiles.active=prod -Dserver.port=8083 -jar qdata-server.jar >>/dev/null &
# 启动 qdata-service-quality，原始端口由8083改为8088
cd /qdata-service-quality部署目录
nohup java -server -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -Dspring.profiles.active=prod -Dserver.port=8088 -jar qdata-service-quality.jar >>/dev/null &

2、前端

只需按应用构建中前端的步骤即可

3、访问

访问地址：http://服务器IP:8082