离线整库迁移功能升级 【Dataphin V3.11】

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 企业首次上云的时候,会有数据表批量同步与同步增全量数据的需求,Dataphin的离线整库迁移提供了生成批量集成管道任务的途径,适用于该场景。在Dataphin V3.11中,整库迁移功能在目标表重名检查与同步方式上都做了功能升级,一起来了解一下吧~

企业首次上云的时候,会有数据表批量同步与同步增全量数据的需求,Dataphin的离线整库迁移提供了生成批量集成管道任务的途径,适用于该场景。在Dataphin V3.11中,整库迁移功能在目标表重名检查与同步方式上都做了功能升级,一起来了解一下吧~

一、新增目标表重名校验

背景:整库迁移目前仅支持将数据写入新建的目标表中,如果目标库已经存在同名表,原先在整库迁移中提供了自动删除数据源中同名表的功能。如果没有勾选该功能,点击生成管道后若发现有重名表,就会报错无法生成管道任务,需要重新配置整库迁移。如果勾选了删除同名表,点击生成管道后会自动删除目标数据库中的重名表再重新新建一张表。但是由于在删除表操作前,界面上看不到即将被删除的表,用户对于什么表将被删除毫无感知,有可能会导致目标库中已有的重要表被删除。

功能:针对上述的场景,Dataphin在V3.11中新增了校验表名的功能。选择需要同步的数据表之后,点击校验表名,即校验目标数据库的开发和生产环境中是否存在同名的目标表,如存在,校验不通过。此时可采取两种措施:第一,如确认目标库中已有的重名表可以删除,则勾选自动删除数据源中同名表后再点击生成管道;第二,如目标库中已有的重名表不可被删除,则需要配置表名转换,通过替换表名字符或增加目标表名前后缀,生成不重名的目标表。

价值:目标表重名校验是一个小而美的功能,它将原先因存在重复表名导致的报错前置到任务配置过程中,免去了生成管道时报错后的再次配置工作,优化提升了配置流程。另外,它让用户可以充分感知到存在哪些重名表,用户可以先判断这些表的重要性,判断是否是可删除的,再做出相应的后续配置操作,防止目标库中重要的表被误删从而导致严重的后果。

二、同步方式功能升级

背景:原先的整库迁移默认生成每日调度的周期任务,但对于仅需要同步一次全量数据的场景来说,需要手动将所有任务下线,操作较为繁琐。另外,还有增全量同步的场景下,需要一次全量加每日增量的同步方式。针对该场景,本次我们对于通过整库迁移生成的集成任务的调度方式做了功能优化。

功能:本次我们将同步方式改为每日同步、单次同步、每日同步+单次同步。另外本期我们还新增了MaxCompute作为来源数据源类型以满足用户需要将数据在MaxCompute项目间同步的场景,下面我们就以MaxCompute整库迁移到MaxCompute作为例子介绍一下本期升级的功能:

  • 选择每日同步,将生成每日调度的周期任务,此时需要为来源端的MaxCompute数据库配置每日同步分区,如配置了ds=${bizdate},意为每天从来源表抽取ds=${bizdate}的数据同步到目标表的ds=${bizdate}的分区中(同步到目标表的分区ds=${bizdate}为系统默认配置)。该方式一般用于同步每日增量数据。
  • 选择单次同步,即生成手动任务,可手动点击运行进行一次数据同步。单次同步时可以选择将目标表创建为分区表还是非分区表,选择创建为分区表的时候,需要指定该次同步写入目标表哪个分区。此时需要为来源端的MaxCompute数据库配置单次同步分区,可配置范围分区。该方式一般用于同步历史全量数据。
  • 选择每日同步+单次同步,每一张表都将同时生成一个每日调度的周期任务与一个手动任务,且数据将写入同一张目标表(分区表)。需要分别指定每日同步任务和单次同步任务中同步的分区。如下图的配置,将左侧的单次同步写入分区填入20230710,在右侧的每日同步分区填写ds=${bizdate},单次同步分区填写范围分区/*query*/ds>=20230710,业务含义为将业务日期为20230710及之前的全量数据一次性写入目标表ds=20230710的分区中,在业务日期为20230710之后的数据,以每日增量的方式,写入目标表的对应分区中。

价值:3.11新增的同步方式可以覆盖更多业务场景,包括全量历史数据一次性上云,以及增全量数据同步等场景。

总结:数据上云是构建数据中台的第一步,可根据具体的业务场景,选择合适的Dataphin整库迁移方式,提高数据集成的效率。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
29天前
|
SQL 存储 人工智能
【产品升级】Dataphin V4.3重大升级:AI“弄潮儿”,数据资产智能化
DataAgent如何助理业务和研发成为业务参谋?如何快速低成本的创建行业数据分类标准?如何管控数据源表的访问权限?如何满足企业安全审计需求?
568 1
【产品升级】Dataphin V4.3重大升级:AI“弄潮儿”,数据资产智能化
|
1月前
|
运维 数据处理 调度
Dataphin功能Tips系列(30)-限流配置
某大型电商平台在每天的凌晨时段需要进行大量的数据处理任务,比如订单处理、库存同步、用户行为分析等。此外,平台还需要定期进行历史数据的补数据工作,以确保数据完整性和一致性。在进行补数据时,如果需要补的历史时间周期比较长,这些批处理任务会消耗大量的计算资源,导致批处理任务(如订单处理、库存同步)响应变慢甚至超时失败,这是我们应该怎么保障每天的批处理任务(订单处理、库存同步)的按时产出?
|
1月前
Dataphin功能Tips系列(27)-排他编辑锁
在实际开发中,为了避免多人同时编辑同一份代码而导致的问题,通常会采用锁机制来保护代码。然而,普通的锁机制有时并不能完全阻止其他开发人员在编辑时抢占锁,这使得用户可互相覆盖锁定状态,在dataphin中如何解决这一问题?
Dataphin功能Tips系列(27)-排他编辑锁
|
2月前
|
消息中间件 Kafka 搜索推荐
|
2月前
|
调度 存储 数据库
|
2月前
|
安全 数据处理
|
2月前
|
API 开发工具
|
2月前
|
API 搜索推荐

热门文章

最新文章

相关产品

  • 智能数据建设与治理 Dataphin