问题一：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？
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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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问题二：DataWorks离线数据集成支持调用http接口进行数据采集吗？
DataWorks离线数据集成支持调用http接口进行数据采集吗，我看官网上没有http接口源
参考回答：
使用ftp数据源可以读取http接口数据
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问题三：DataWorksde MR任务现在不支持decimal数据类型了吗?
DataWorksde MR任务现在不支持decimal数据类型了吗? 
参考回答：
DataWorks 目前是支持 Decimal 数据类型的。关于您提到的报错信息 "Unknown variant type: decimal(38,18)"，这个错误表明在 DataWorks 的 MR 任务中，出现了不支持的数据类型。
根据您提供的信息，看起来可能是数据类型不匹配的问题。请检查您的任务代码中是否存在如下情况：
- 在输入数据时，尝试将 Decimal 类型的数据（如 decimal(38,18)）直接传输给不支持 Decimal 类型的变量或字段。
- 在任务代码中，尝试使用不支持 Decimal 类型的操作或函数处理 Decimal 类型的数据。
为了解决这个问题，您可以尝试以下方法： - 确保在输入数据时，将 Decimal 类型的数据正确地转换为其他适当的数据类型，如浮点数（Float）或整数（Integer）。
- 在任务代码中，使用支持 Decimal 类型的操作和函数处理 Decimal 类型的数据。
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问题四：DataWorks数据服务中 超时时间是30000ms 但是 超过10s就返回查询失败 怎么解决?
DataWorks数据服务中 超时时间是30000ms 但是 超过10s就返回查询失败 怎么解决?
参考回答：
sql执行还有个时间限制 SQL执行超时：公共资源组默认 10s ，无法修改； 独享资源组可以最大配置到 90s，但是需要使用网关专享实例才能生效
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问题五：在DataWorks中，如何使用DataX 1.0将一个MongoDB中的100万条数据迁移至另一个
在DataWorks中，如何使用DataX 1.0将一个MongoDB中的100万条数据迁移至另一个MongoDB，其中涉及将源集合中字段key1的值迁移到目标集合中key2字段，同时处理文档结构不完全一致的情况（如第一个文档有name和address字段，第二个文档则没有这些字段而是有fiy和dix字段，迁移时应确保name字段的值能正确迁移到同层级存在的fiy字段）？
参考回答：
要在 DataWorks 中将 MongoDB 数据迁移到另一个 MongoDB，同时将 key1 的值迁移到 key2，您可以使用 DataX 1.0 进行数据迁移。以下是一些建议的解决方案：
- 使用 DataX 1.0 自定义脚本：
DataX 1.0 支持自定义脚本，您可以在脚本中编写逻辑来实现 key1 到 key2 的值迁移。以下是一个简单的 Python 示例：
from datax.plugin.mongodb.mongodb_reader import MongoDBReader
from datax.plugin.mongodb.mongodb_writer import MongoDBWriter
reader = MongoDBReader("mongodb://localhost:27017/source_db", collection="source_collection")
writer = MongoDBWriter("mongodb://localhost:27017/target_db", collection="target_collection")
data = reader.read()
for record in data:
if "key1" in record:
record["key2"] = record["key1"]
del record["key1"]
writer.write(record)
请根据您的实际环境和需求修改源数据库、目标数据库、源集合和目标集合的连接信息。
- 使用 DataWorks 的数据处理功能：
在 DataWorks 中，您可以使用 SQL 或者 Data Processing 模块对数据进行处理。以下是一个使用 SQL 的示例：
SELECT *, key1 AS key2
FROM source_table
INTO target_table;
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