问题一：我看DataWorks有RestAPI数据源，但是是不是只支持固定入参？
我看DataWorks有RestAPI数据源，但是是不是只支持固定入参，以及支不支持对入参、出参加解密？
参考回答：
对 确实是用RestAPI，可以使用调度参数 但是同步任务不能加密解密
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问题二：请教一下DataWorks，doris和starRocks 选型，选哪个？
请教一下DataWorks，doris和starRocks 选型，选哪个？
参考回答：
选择Doris或StarRocks作为DataWorks的OLAP解决方案，取决于您的具体需求和场景。以下是两者的对比分析：
- 性能：StarRocks在某些版本中的性能优于Doris，特别是在向量化优化方面。StarRocks 3.0版本在2023年推出，而Apache Doris的最新稳定版本是2.0.0。如果您关注最新的性能优化和功能，StarRocks可能是更好的选择。
- 兼容性：StarRocks需要JDK 11环境，因为JDK 11的垃圾回收性能更好。而Doris的兼容性信息未明确提及。如果您的环境中已经部署了JDK 11，那么StarRocks可能在兼容性方面更符合要求。
- 授权协议：Apache Doris遵循Apache License协议，而StarRocks则是由SelectDB公司维护的商业产品。如果您倾向于使用开源解决方案，Doris可能更适合您的需求。
- 社区和支持：Doris和StarRocks都源自百度Palo项目，但它们的发展和社区支持有所不同。考虑到社区活跃度和问题解决速度，您可以进一步调研两个项目的社区情况，以判断哪个更适合您的团队。
- 功能和使用场景：StarRocks提供了MPP框架和向量化执行引擎，适合进行多维分析和灵活的模型配置。而Doris的功能和使用场景也需要根据最新的版本进行评估。
综上所述，您可以根据上述几点来决定选择Doris还是StarRocks。如果需要最新的性能优化和对JDK 11的支持，StarRocks可能是更合适的选择。如果您更倾向于开源解决方案和Apache License协议，Doris可能更适合您的需求。此外，还需要考虑团队的技术栈、社区支持和特定功能需求等因素。建议您根据实际业务需求和技术偏好，进行更深入的调研和测试，以便做出最合适的选型决策。
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问题三：DataWorks分区表的全量数据 导出到hologres的话 数据集成该如何设置?
DataWorks分区表的全量数据 导出到hologres的话 数据集成该如何设置?
参考回答：
要将DataWorks分区表的全量数据导出到Hologres，您可以按照以下步骤进行数据集成设置：
- 准备工作：确保您已经购买并开通了Hologres实例，并且已经开通了MaxCompute以及创建了DataWorks工作空间。同时，确认您使用的Hologres版本是否被DataWorks支持。
- 创建目标表：在Hologres中创建目标分区表。由于目前仅支持将数据写入分区表的子表，您可以为每个分表创建一个对应的Hologres子表。创建语句可以参考：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS holo_sale_detail (shop_name TEXT, customer_id TEXT, total_price FLOAT8, sale_date TEXT) PARTITION BY LIST (sale_date);。 - 数据同步任务：在DataWorks中创建数据同步任务，将MySQL的全量数据一次性同步至Hologres。在同步任务中，选择源端分表数据写入目标单表，并为写入的Hologres表添加统一前缀。
- 实时增量同步：设置实时增量同步任务，以便将后续的数据变化实时写入Hologres的目标表中。这可以通过DataWorks的数据集成功能来实现，确保数据的实时更新。
此外，在进行数据同步时，需要注意DataWorks对Hologres数据同步的能力支持情况，以及确保MaxCompute租户级别或项目级别未开通Schema服务。
总之，完成以上步骤后，您应该能够实现DataWorks分区表的全量数据导出到Hologres的需求。建议在操作前详细阅读相关文档和注意事项，以确保数据同步的准确性和效率。
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问题四：DataWorks数据集成 是否可以导出 分区表的全量数据?
DataWorks数据集成 是否可以导出 分区表的全量数据?
参考回答：
是的，DataWorks数据集成可以导出分区表的全量数据。
DataWorks作为一个大数据开发治理平台，提供了丰富的数据同步能力，包括实时数据同步、离线全量同步等。具体到分区表的全量数据导出，DataWorks支持以下几种方式：
- 自动建表与全量同步：在设置数据同步任务时，可以选择是否需要在实时同步前将全量数据同步至目标端。如果开启全量同步，那么对应的表将会进行离线全量同步。
- 调度参数与增量数据写入：通过结合DataWorks的调度参数，可以实现增量数据和全量数据的周期性写入目标表的对应分区。这种方式适用于需要定期将数据同步到特定分区的场景。
- 离线同步功能：DataWorks的数据集成离线同步功能提供了数据读取（Reader）和写入插件（Writer），方便用户定义来源与去向数据源，并将源端数据库中的全量或增量数据同步至目标数据库中。
- 定时自动合并写入：DataWorks支持全量数据初始化后，将增量数据实时写入，并且可以定时自动将增量数据和全量数据合并写入新的全量表分区。
综上所述，DataWorks提供了灵活的数据同步方案，可以根据不同的业务需求选择合适的同步方式。在实际业务场景中，数据同步的配置可能会比较复杂，需要根据具体情况进行详细的规划和设置。
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问题五：请教下DataWorks，我现在有个场景，一个 polar db 有上万个数据库，有什么好的方案吗？
请教下DataWorks，我现在有个场景，一个 polar db 有上万个数据库，需要把每个库一些同名表同步到 mc，有什么好的方案吗？
参考回答：
在DataWorks中，您可以使用数据集成功能将PolarDB中的数据库同步到MaxCompute。针对您提到的有上万个数据库需要同步的场景，以下是一些建议的步骤和方案：
- 准备工作：
- 确保您已经在DataWorks中创建了相应的项目。
- 在MaxCompute中建立好集群，并在DataWorks中准备好MaxCompute的数据源。
- 批量同步：
- 对于大量的数据库同步，您可以考虑编写脚本或使用DataWorks的批量操作功能来自动化创建同步任务。这样可以提高效率，避免手动逐一设置。
- 动态调整：
- 如果您的租户场景中数据库数量会不断变化，您可以在DataWorks中使用调度参数和增量数据写入策略来实现动态调整。通过这种方式，新的数据库可以自动添加到同步任务中，无需手动干预。
- 配置同步任务：
- 您可以选择通过向导模式或脚本模式配置同步任务。向导模式适合新手用户，而脚本模式则提供了更多的灵活性和自定义选项。
- 测试与监控：
- 在正式执行大规模同步之前，建议先进行小规模的测试，确保同步任务能够正确执行。
- 同步开始后，使用DataWorks的监控功能来跟踪同步任务的状态和性能，确保数据的准确性和同步的及时性。
综上所述，您可以通过以上步骤来实现PolarDB到MaxCompute的大规模数据同步。建议您根据实际业务需求和数据量大小，选择合适的同步策略和工具，以确保数据同步的高效性和可靠性。如果遇到具体问题，可以进一步咨询DataWorks的技术支持获取帮助。
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