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DataHub通過數據集成批量導入數據

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本文以Stream同步數據至DataHub的腳本模式為例，為您介紹如何通過數據集成導入離線DataHub數據。

前提條件

  1. 準備阿里云賬號，并創建賬號的訪問密鑰。詳情請參見開通DataWorks服務。

  2. 開通MaxCompute，自動產生一個默認的MaxCompute數據源，并使用主賬號登錄DataWorks。

  3. 創建工作空間，您可以在工作空間中協作完成業務流程，共同維護數據和任務等。詳情請參見創建工作空間。

    說明

    如果您需要通過子賬號創建數據集成任務，請賦予其相應的權限。詳情請參見創建RAM用戶和空間級模塊權限管控。

背景信息

數據集成是阿里云提供的數據同步平臺。該平臺具備可跨異構數據存儲系統、可靠、安全、低成本、可彈性擴展等特點，可以為20多種數據源提供不同網絡環境下的離線數據進出通道。本文以配置DataHub數據源為例，如果您需要使用其它類型的數據源配置同步任務，請參見支持的數據源及同步方案。

操作步驟

  1. 進入數據開發頁面。

    登錄DataWorks控制臺，切換至目標地域后，單擊左側導航欄的數據開發與治理 > 數據開發，在下拉框中選擇對應工作空間后單擊進入數據開發。

  2. 展開目標業務流程，右鍵單擊數據集成，選擇新建節點 > 離線同步。

  3. 在新建節點對話框中，輸入名稱并選擇路徑，單擊確認。

    說明

    • 節點名稱的長度不能超過128個字符。

    • 此處的路徑為創建的業務流程，具體操作請參見創建周期業務流程。

  4. 成功創建離線同步節點后，根據需要進行網絡資源配置，單擊下一步，選擇工具欄中的轉換腳本圖標。

  5. 單擊提示對話框中的確認，即可進入腳本模式進行開發。

  6. 單擊工具欄中的導入模板圖標。

  7. 在導入模板對話框中，選擇從來源端的Stream數據源同步至目標端的DataHub數據源的導入模板，單擊確認。

  8. 導入模板后，根據自身需求編輯代碼。 

    {
"type": "job",
"version": "1.0",
"configuration": {
 "setting": {
   "errorLimit": {
     "record": "0"
   },
   "speed": {
     "mbps": "1",//單位：MB/s。
     "concurrent": 1,//作業并發數。
     "throttle": false
   }
 },
 "reader": {
   "plugin": "stream",
   "parameter": {
     "column": [//源端列名。
       {
         "value": "field",//列屬性。
         "type": "string"
       },
       {
         "value": true,
         "type": "bool"
       },
       {
         "value": "byte string",
         "type": "bytes"
       }
     ],
     "sliceRecordCount": "100000"
   }
 },
 "writer": {
   "plugin": "datahub",
   "parameter": {
     "datasource": "datahub",//數據源名。
     "topic": "xxxx",//Topic是DataHub訂閱和發布的最小單位，您可以用Topic來表示一類或者一種流數據。
     "mode": "random",//隨機寫入。
     "shardId": "0",//Shard 表示對一個Topic進行數據傳輸的并發通道，每個Shard會有對應的ID。
     "maxCommitSize": 524288,//為了提高寫出效率，待攢數據大小達到maxCommitSize大小（單位MB）時，批量提交到目的端。默認是1,048,576，即1MB數據。
     "maxRetryCount": 500
   }
 }
}
}

  9. 配置完成后，分別單擊保存和運行圖標。

    說明

    • DataHub僅支持以腳本模式導入數據。

    • 如果需要選擇新模板，請單擊工具欄中的導入模板圖標。一旦導入新模板，原有內容會被覆蓋。

    • 保存同步任務后，直接單擊運行圖標，任務會立刻運行。

      您也可以單擊提交圖標，提交同步任務至調度系統中。調度系統會按照配置屬性，從第2天開始定時執行。