在机器学习PAI我们每天写前一天的数据到pt里，然后全量数据同步前30天，是怎么同步的？

在机器学习PAI中，将全量数据同步前30天，通常有以下几种方法：

使用DataX工具同步

DataX是阿里巴巴开源的数据同步工具，可以将HBase、Mysql、HDFS等不同类型的数据同步成统一格式。可以配置DataX任务，指定源数据存储位置（如MaxCompute表、OSS文件等）和目标存储位置（如PAI的PT表），并设置同步的时间范围为前30天，DataX会按照配置将数据从源端全量同步到目标端。

通过MaxCompute SQL实现

如果数据存储在MaxCompute中，可以利用MaxCompute SQL的INSERT OVERWRITE语句来实现全量数据同步。例如，假设每天的数据都有一个日期分区，可以使用类似 INSERT OVERWRITE TABLE target_table PARTITION (pt='${date}') SELECT * FROM source_table WHERE date BETWEEN '${date-29}' AND '${date}' 的SQL语句，其中 ${date} 为当前日期，通过调度任务每天执行该SQL，即可将前30天的数据全量同步到指定的PT分区中。

借助PAI-EAS等服务的集成功能

如果使用PAI-EAS等模型部署和服务化平台，平台可能提供了与数据存储和同步相关的集成功能。可以在PAI-EAS的任务配置或数据管理界面中，设置数据同步的规则和时间范围，将前30天的数据从数据源同步到PAI-EAS所使用的存储中，供模型训练和预测使用。

利用DataWorks进行调度同步

DataWorks是阿里云的数据集成和调度平台，可以创建数据同步任务，并通过调度配置来实现定期全量同步前30天的数据。在DataWorks中，可以配置任务的依赖关系、调度周期等，确保数据按照每天的节奏，将前30天的数据准确同步到PT表中。

从填写的分区值开始（包含），往前推30天，所有数据同步的时候fs会进行整合去重，然后写入在线数据源 ，可以在 运行配置 的 任务运行配置，看到具体运行的sql语句。 此回答整理自钉群“PAI-FeatureStore特征平台应用交流”