DataWorks产品使用合集之从集成那批量建作业同步数据的,如何批量修改

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,Serverless资源组抵扣包300CU*H
简介: DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

问题一:DataWorks有没有基于oracle老版本(11g前)做log cdc的技术选型或者相关经验呀?

DataWorks有没有基于oracle老版本(11g前)做log cdc的技术选型或者相关经验呀?


参考回答:

DataWorks作为阿里云的一款云端数据研发和治理平台,其数据集成服务支持基于Oracle数据库的Logminer日志分析工具实现实时同步功能。然而,对于Oracle数据库的老版本,特别是11g之前的版本,DataWorks的CDC(Change Data Capture)支持情况需要具体查阅当时产品的文档或联系阿里云官方以获取准确信息。

通常情况下,Oracle数据库从9i版本开始引入了CDC技术,但各个版本之间具体的支持程度和实现细节可能存在差异。对于早期版本,如11g前的Oracle数据库,如果要实施基于日志的CDC,可能需要采用Oracle自带的CDC技术(如基于触发器、物化视图日志或金丝雀表等机制),或者是第三方的数据捕获工具,而不是直接利用DataWorks内置的基于Logminer的实时同步功能。

若您希望在较早版本的Oracle数据库上实施CDC,可能需要考虑以下几点:

数据库版本兼容性:检查DataWorks支持的最低Oracle版本要求,以及旧版本数据库是否支持足够强大的日志分析功能来满足CDC需求。

定制解决方案:如果DataWorks不直接支持,可能需要构建自定义的数据同步方案,包括编写PL/SQL脚本、设置触发器和物化视图日志等。

第三方工具:考虑使用专为老版本Oracle设计的第三方CDC工具,这些工具可能通过不同的方式实现了对老版本Oracle日志的解析和数据捕获。

总之,在Oracle老版本上实现CDC功能时,需要仔细评估技术可行性、兼容性和性能等因素,同时也建议与阿里云技术支持团队沟通,获取针对具体场景的最佳实践和指导。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/609337



问题二:DataWorks业务流程中没有maxcomputer节点 ,请问下我要如何解决这个问题呀?

DataWorks业务流程中没有maxcomputer节点 ,请问下我要如何解决这个问题呀?


参考回答:

如果您的业务流程中无法添加MaxCompute节点,可能由以下几个原因造成,对应的解决方案如下:

页面加载问题:

刷新页面或重新登录DataWorks,确保页面加载完整,没有出现异常。

权限问题:

确认您所使用的账号是否有权创建MaxCompute节点。如有必要,请联系DataWorks的项目管理员或空间管理员,检查并确保您拥有所需的权限。

空间资源配置:

确保当前使用的业务空间已经正确配置了MaxCompute资源,并且与MaxCompute服务进行了关联。如果没有,请空间管理员进行相应配置。

节点类型选择:

确保在添加节点时选择了正确的MaxCompute相关节点类型,例如SQL节点、PyODPS节点等。

产品版本或兼容性问题:

检查DataWorks的产品版本,确保支持MaxCompute节点的添加。如果怀疑是版本问题,请咨询阿里云客服或查阅最新产品文档了解支持情况。

环境配置或套餐问题:

某些套餐可能不包含MaxCompute服务或相关功能,确保您的DataWorks使用环境中包含了MaxCompute组件。

解决步骤概括如下:

检查并刷新页面

确认账号权限

核对空间资源配置

正确选择节点类型

核实产品版本及套餐支持情况


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/609332



问题三:DataWorks从集成那批量建作业同步数据的,又没有办法批量改呀?

DataWorks从集成那批量建作业同步数据的,又没有办法批量改呀?


参考回答:

你可以采取以下几种方法来提高效率:

使用模板作业:

创建一个基础模板作业,包含通用的配置项。然后基于该模板创建新的数据同步作业,在此基础上进行少量个性化调整。

API/SDK批量操作:

利用DataWorks的OpenAPI或SDK进行编程操作,通过编写脚本程序批量查询、修改作业的相关配置信息。

表格化配置与导入:

将作业的各项配置整理成表格形式,如Excel或CSV文件,然后逐个对照表格内容进行手工修改。虽然不是严格意义上的批量修改,但这种方式有助于组织和追踪多个作业的配置变动。

运维自动化工具:

使用第三方运维自动化工具或脚本语言配合DataWorks API进行批量化运维操作。

在实际操作时,请务必谨慎处理,尤其是批量修改可能导致的数据流中断和数据一致性问题,建议在非高峰时段操作,并做好充分的测试和回滚预案。同时,关注DataWorks产品新特性发布,未来可能会有更便捷的批量操作功能上线。


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问题四:DataWorks用的8c16g,如果没有额外配置,这8个任务分别使用的资源一样吗?

DataWorks用的8c16g,如果没有额外配置,这8个任务分别使用的资源一样吗?


参考回答:

不使用一样的资源 每个任务在配置的时候会有个预估值 目前是看这个预估值


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问题五:DataWorks实时同步任务长期占用资源大小是怎么衡量的,跟需要同步的数据量有没有关系?

DataWorks实时同步任务长期占用资源大小是怎么衡量的,跟需要同步的数据量有没有关系?


参考回答:

最低配置资源和数据库数有关 (2, 6]个库,1台 8c16g,

(6, 10]个库,1台 12c24g,


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