MaxCompute数据开发实战—数据进入MaxCompute的N种方式.pdf

实现自动全链路的大数据处理流程（涵盖离线及实时数据）  离线数据上云（hdfs/hbase/文件/RDS/OSS）->MaxCompute数仓内部数据处理- >ADS同步->应用查询及大屏离线展现等；  实时数据上云（日志）->DataHub->StreamCompute->RDS->大屏实时展现等。 实现一个实际的、具有业务场景的项目交付过程，包含大数据主要产品， 并实现每个过程的资产积累 实现支持大客户、ISV人员快速上手并深入掌握项目实施方法、大数据技 能的目的 也称数据缓冲区，用来缓存上游系统加载进来的数据。上游系统数据每次加载到临时数据 区表的一个数据日期分区，该表在此区保留的时间是1周即7个分区，超过保留时间即自动 删除。不保留历史数据。  示例，从临时数据区交易流水表中删除一个日期分区数据：  alter table tx_jnl drop if exists partition(data_date='20160303'); 临时数据区设计原则：  贴源原则  临时性原则  访问隔离原则  与其他区域独立原则 临时数据区表命名规范：源系统表名 临时数据区数据加载转换策略：每次加载到临时数据区表的一个分区，进行全量加载。 ### MaxCompute数据开发实战——数据进入MaxCompute的多种方式 #### 概述 本文档旨在详细介绍如何通过不同的技术手段和工具实现数据从多种源头至MaxCompute的高效迁移，并结合具体的业务场景，展示整个数据处理流程的自动化实现。文档涵盖了离线数据与实时数据的处理流程，同时提供了一个具体的应用案例，帮助读者理解整个过程。 #### 数据进入MaxCompute的主要方式 在进行数据处理之前，了解数据如何被高效地迁移到MaxCompute是非常关键的一步。以下是几种常用的数据迁移方法： 1. **使用Tunnel命令** - **上传**: `tunnel upload d:\export_t.txt export_t;` - **下载**: `tunnel download export_t d:\export_t.txt;` 2. **使用DataX** - DataX是一款强大的离线数据同步工具/平台，能够实现在MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、OSS、MaxCompute等异构数据源之间的高效数据同步。 - **系统要求**: - Linux、Windows - JDK（1.6或以上） - Python（推荐Python2.6.x） - Apache Maven 3.x（用于编译DataX） - **DataX Job执行机制**: - DataX的工作原理是在源端和目标端分别启动进程，实现数据的读取、转换以及写入。 3. **使用DataWorks数据集成-定义数据同步任务** - 基于DataX协议的图形化界面操作，用户可以通过简单的配置完成数据的初始化同步或增量同步。 - **步骤**: - **Step①**: 配置数据来源（库和表）和数据流向（库和表）。当目标库为MaxCompute时，系统会自动生成DDL建表语句。 - **Step②**: 对字段映射关系进行配置，确保左侧“源表字段”与右侧“目标表字段”为一一对应的关系。 - **Step③**: 数据过滤和数据加载控制。例如，可以设置WHERE条件来过滤源表中的字段，还可以选择是否清空目标表数据。 - **Step④**: 设置作业速率限制、切分键以及容错记录数和比率。 #### 实时数据上云（同步）方式 对于实时数据的处理，也有相应的技术和工具支持其实时同步到MaxCompute，以便进行进一步的处理和分析。 1. **Logstash** - Logstash是一种分布式日志收集框架，适用于日志数据的解析与实时上云。 - 阿里云提供了针对Logstash的DataHub Output/Input插件，允许用户通过Logstash将数据实时加载到Datahub中。 - **系统要求**: - Linux - JRE 1.7及以上 - 可以通过一键式安装或单独安装的方式进行部署。 - 更多关于Logstash的信息可参考官方文档。 2. **DataHub API** - 使用DataHub API开发可以实现数据的实时解析和上云，这种方式相比于Logstash性能更优，更适合处理复杂的数据需求。 - 通过Java SDK，开发者可以灵活地根据自己的需求定制数据处理逻辑。 - 具体使用示例和文档可以在阿里云官网上找到。 3. **DTS（数据传输）** - 数据传输服务（Data Transmission Service, DTS）支持RDBMS等多种数据源的实时迁移和同步。 #### 应用场景 以实时动态运营数据分析为例，通过流计算对实时数据进行毫秒级的处理和计算，并将结果写入关系型数据库中进行可视化展示。这种方式能够有效提升数据处理的效率和准确性。 #### 结论 通过上述介绍可以看出，在MaxCompute中实现数据的高效迁移和处理有着多种途径和技术支持。无论是离线数据还是实时数据，都有相应的解决方案。理解这些工具和技术的特点，并结合具体的业务场景进行合理选择和配置，能够帮助我们更好地利用MaxCompute的强大能力，提高数据处理的效率和质量。