Datax源码改造关键步骤记录：

一、作业配置
1、一个job配置；reader 和writer 的column 字段必须是所有表共有的；
2、reader多张表，writer一个表时，所有reader的数据都会写到一张表里面（叠加）；reader多种表，writer也多张表时，会按表对应顺序一一写入其他表；
3、writer表的数量不能超过reader表的数量；
4、一个job里只能有一个reader和一个writer；

二、核心代码改造

1、返回日志改造：
（1）、修改Engine类：方法start重写为returnResultLogStart；方法entry重写为returnEntry;
（2）、修改AbstractContainer抽象类：增加returnResultLogStart抽象接口；
（3）、修改JobContainer类：实现方法returnResultLogStart（即重写了start方法）；方法logStatistics重写为returnlogStatistics，异常：throw改为 return .getmessage();

2、使用核心代码（不打包直接使用源码）需要修改地方：

(1)、直接复制core模块代码，导入datax-common、datax-transformer、plugin-rdbms-util；
(2)、修改conf下的core.json（包路劲和speed参数值）、plugin下的全部插件的plugin.json(包路径)；
(3)、修改core.transport.transformer.GroovyTransformer的代码中的包路径，datax.core.transport.exchanger.BufferedRecordTransformerExchanger的包路径；
(4)、core.transport.channel.speed.byte（conf/core.json）和job.setting.speed.byte需要同时进行设置或全都不设置，
core.transport.channel.speed.record（conf/core.json）和job.setting.speed.record需要同时进行设置或全都不设置；
(5)、修改datax.core.job.JobContainer的logStatistics方法返回结果（kafka生产消息）；

3、使用多线程或消息中间件（并发）时，方法入口加上synchronized；否则会线程间影响；