tongchenkeji 发表于：2023-6-5 19:16:250次点击 已关注取消关注 关注 私信 DataWorks中一键实时到maxcompute增量数据归属分区问题？[阿里云MaxCompute] 暂停朗读为您朗读 DataWorks中一键实时到maxcompute增量数据归属分区问题？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 MaxCompute# DataWorks3343# MaxCompute2748# 云原生大数据计算服务 MaxCompute3255# 分布式计算2827# 大数据开发治理平台 DataWorks3946
游客mahexp74d6pzwAM 2023-11-27 18:07:57 1 在DataWorks中，将实时数据增量同步到MaxCompute时，通常需要解决增量数据所属分区的问题。这是因为在MaxCompute中，分区是按照时间范围划分的，每个分区包含一定时间范围内的数据。因此，增量数据需要被正确地分配到对应的分区中，以便后续的数据分析和处理。 为了解决这个问题，DataWorks提供了一些工具和功能，帮助您将实时数据增量同步到正确的MaxCompute分区中。以下是一些常用的方法： 使用时间字段：在您的实时数据流中，通常会有一个时间字段来记录数据的生成时间。您可以在DataWorks中配置任务时，将这个时间字段映射到MaxCompute的分区字段上，以便增量数据被正确地分配到对应的分区中。 使用任务调度：DataWorks支持任务调度功能，可以按照一定的时间间隔定时执行任务。您可以使用这个功能，将实时数据增量同步到MaxCompute的不同分区中。例如，您可以配置两个任务，一个将最近一个小时的数据同步到分区1，另一个将超过一个小时的数据同步到分区2。然后，设置两个任务的调度时间，分别为一小时和两小时。这样，您的实时数据增量就可以被正确地分配到不同的分区中。 使用ETL脚本：如果您需要更复杂的增量数据分区逻辑，可以编写ETL脚本来实现。在DataWorks中，您可以使用开源的ETL工具如Pandas等，来实现自己的数据处理逻辑。然后，将处理后的数据导入到MaxCompute中，并按照您的要求分配到不同的分区中。 总之，DataWorks提供了丰富的工具和功能来解决实时数据增量到MaxCompute的分区问题。您可以根据具体的需求和场景来选择适合的方法。
xin在这AM 2023-11-27 18:07:57 2 为何同步解决方案（mysql==》maxcompute）中源端mysql数据更新时间为28号，但是却出现在了maxcompute的base表的27号分区中？ 现象如下图（在查询odps数据的时候发现updatetime为12.28号08:33的数据所在的maxc表分区为27号分区）： A:举例说明： 12.26号创建了一个同步解决方案（mysql一键实时同步到maxcompute）并正常提交执行。 12.28号mysql中添加了一个表，希望将该表也纳入同步解决方案中，于是对同步解决方案任务进行了修改并在此提交发布执行，修改任务配置并提交执行的时间是12-28号。 基于此情况，重新提交执行的任务会做2个部分的处理 1.离线全量部分（将 2021-12-28 17:15:01时间之前的所有的mysql历史数据全部写到odps base表的27号分区去，作历史数据） 2.实时任务部分，将2021-12-28 17:15:01时间之后的数据增量写到log表的相应的分区内。作增量数据。（排查实时同步任务日志中点位记录，见下图） 用户侧mysql中updatetime为12.28号08:33的数据不在这个实时同步任务位点时间之后，其被认定为历史数据。 如何解决：当同步解决方案希望添加或者删除某些表，实时任务启动时可充值位点为当日时间0点0分0秒，如此可将增量数据全部捕获并写入目的端maxc 的log表中，第二天log表和base表合并时会将当日分区数据归纳到当日分区中去。，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
在DataWorks中，将实时数据增量同步到MaxCompute时，通常需要解决增量数据所属分区的问题。这是因为在MaxCompute中，分区是按照时间范围划分的，每个分区包含一定时间范围内的数据。因此，增量数据需要被正确地分配到对应的分区中，以便后续的数据分析和处理。
为了解决这个问题，DataWorks提供了一些工具和功能，帮助您将实时数据增量同步到正确的MaxCompute分区中。以下是一些常用的方法：
使用时间字段：在您的实时数据流中，通常会有一个时间字段来记录数据的生成时间。您可以在DataWorks中配置任务时，将这个时间字段映射到MaxCompute的分区字段上，以便增量数据被正确地分配到对应的分区中。 使用任务调度：DataWorks支持任务调度功能，可以按照一定的时间间隔定时执行任务。您可以使用这个功能，将实时数据增量同步到MaxCompute的不同分区中。例如，您可以配置两个任务，一个将最近一个小时的数据同步到分区1，另一个将超过一个小时的数据同步到分区2。然后，设置两个任务的调度时间，分别为一小时和两小时。这样，您的实时数据增量就可以被正确地分配到不同的分区中。 使用ETL脚本：如果您需要更复杂的增量数据分区逻辑，可以编写ETL脚本来实现。在DataWorks中，您可以使用开源的ETL工具如Pandas等，来实现自己的数据处理逻辑。然后，将处理后的数据导入到MaxCompute中，并按照您的要求分配到不同的分区中。 总之，DataWorks提供了丰富的工具和功能来解决实时数据增量到MaxCompute的分区问题。您可以根据具体的需求和场景来选择适合的方法。
为何同步解决方案（mysql==》maxcompute）中源端mysql数据更新时间为28号，但是却出现在了maxcompute的base表的27号分区中？ 现象如下图（在查询odps数据的时候发现updatetime为12.28号08:33的数据所在的maxc表分区为27号分区）：
A:举例说明： 12.26号创建了一个同步解决方案（mysql一键实时同步到maxcompute）并正常提交执行。 12.28号mysql中添加了一个表，希望将该表也纳入同步解决方案中，于是对同步解决方案任务进行了修改并在此提交发布执行，修改任务配置并提交执行的时间是12-28号。 基于此情况，重新提交执行的任务会做2个部分的处理 1.离线全量部分（将 2021-12-28 17:15:01时间之前的所有的mysql历史数据全部写到odps base表的27号分区去，作历史数据） 2.实时任务部分，将2021-12-28 17:15:01时间之后的数据增量写到log表的相应的分区内。作增量数据。（排查实时同步任务日志中点位记录，见下图）
用户侧mysql中updatetime为12.28号08:33的数据不在这个实时同步任务位点时间之后，其被认定为历史数据。 如何解决：当同步解决方案希望添加或者删除某些表，实时任务启动时可充值位点为当日时间0点0分0秒，如此可将增量数据全部捕获并写入目的端maxc 的log表中，第二天log表和base表合并时会将当日分区数据归纳到当日分区中去。，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”