MaxCompute产品使用问题之当使用Tunnel API进行数据操作时，MaxCompute会根据什么进行相应的处理

问题一：大数据计算MaxCompute是根据什么tunnelapi知道数据是该update？

大数据计算MaxCompute是根据什么tunnelapi知道数据是该update？

参考回答：

需要用新的接口。看下开源的sdkhttps://www.javadoc.io/doc/com.aliyun.odps/odps-sdk-core/latest/index.html

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问题二：大数据计算MaxCompute这个时区问题咋设置？

大数据计算MaxCompute这个时区问题咋设置？

参考回答：

DataWorks+MaxCompute+MySQL的时区要一样。DataWorks的调度时间需要提工单 后台修改。MaxCompute修改时区https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/time-zone-configuration-operations?spm=a2c4g.11186623.0.i4 ，

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问题三：大数据计算MaxCompute通过tunnel 写入transaction table2.0的表？

大数据计算MaxCompute通过tunnel 写入transaction table2.0的表？

参考回答：

Transaction Table2.0 支持主键和update、delete。普通表不支持，以前的tunnel写入程序还能用。

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问题四：大数据计算MaxCompute数据同步的时候之后时间不太对了？

大数据计算MaxCompute数据同步的时候之后时间不太对了？

参考回答：

在大数据计算MaxCompute中进行数据同步时，如果遇到时间不对的问题，可能是由于以下原因导致的：

1. 时区设置问题：确保源数据和目标数据的时区设置一致。如果源数据和目标数据位于不同的时区，可能需要进行时区转换以确保时间正确。
2. 时间格式问题：检查源数据和目标数据的时间格式是否一致。如果时间格式不一致，可能需要进行格式转换以确保时间正确。
3. 数据传输延迟：在数据同步过程中，可能会存在数据传输延迟的情况，特别是在网络环境不稳定或数据量较大的情况下。这可能导致同步后的数据时间与源数据时间存在差异。
4. 系统时钟不同步：如果源数据和目标数据的系统时钟不同步，也可能导致时间不对的问题。确保源数据和目标数据的系统时钟保持同步。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：检查时区设置：确保源数据和目标数据的时区设置一致。如果时区不同，可以使用日期时间转换函数（如CONVERT_TZ()）进行时区转换。

1. 检查时间格式：确保源数据和目标数据的时间格式一致。如果时间格式不同，可以使用日期时间格式化函数（如DATE_FORMAT()）进行格式转换。
2. 增加重试机制：在数据同步过程中，可以增加重试机制来应对网络不稳定或数据量较大导致的传输延迟问题。
3. 同步系统时钟：确保源数据和目标数据的系统时钟保持同步。可以使用NTP（Network Time Protocol）等工具来同步系统时钟。

总之，要解决时间不对的问题，需要仔细检查时区设置、时间格式以及系统时钟等因素，并采取相应的措施来确保时间的正确性。

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问题五：大数据计算MaxCompute中online job 失败重跑还是出现，脚本运行时长变长还是没有解决

大数据计算MaxCompute中online job 失败重跑还是出现，脚本运行时长变长还是没有解决

参考回答：

1. online job的问题，可以set odps.service.mode=off;这样就直接跑完了，不会再跑online；
   
2. 之前提到的优化问题在问研发进度了，有消息回复。预计本周会做下升级
   

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