简介
本文主要介绍如何通过“Dataworks->数据集成->离线同步”把数据同步到X-pack Spark的hdfs上。同步数据到X-pack的hdfs后，就可以使用X-pack Spark对数据进行分析。
本例通过把Dataworks的一张表同步到X-pack Spark的hadfs为例，介绍如何同步数据。
前置条件
- X-pack Spark集群已经开通hdfs端口。需要联系X-pack Spark维护人员：“云X-Pack Spark答疑” 开通。
操作步骤
在Dataworks中创建“独享数据集成资源组”
X-pack Spark的hdfs是在VPC内，Dataworks要求一定要使用“独享数据集成资源组”才可以同步数据。
假设创建的“独享数据集成资源组”的名称为：test_cluster，如下图：
注意：可用区应要选择和X-pack Spark一样的可用区。
独享数据集成资源组的创建详细指导请参考Dataworks官方文档：“独享资源组”
对“独享数据集成资源组”进行“专有网络绑定”
创建完“独享数据集成资源组”之后需要对其操作“专有网络绑定”，如下图：
注意：“专有网络” 一定要选择和X-pack Spark相同的专有网络。 “交换机”和“安全组”建议选择和X-pack Spark相同的。（本例选择相同的）
在“X-pack Spark”中配置Dataworks的白名单。
需要在X-pack Spark中配置Dataworks的白名单，Dataworks才能访问到X-pack Spark。
打开上一步骤中绑定的“交换机”， 查看交换机的“IPv4网段”， 把“IPv4网段”对应的IP断添加到X-pack Spark的白名单中。
配置Dataworks的安全组出入端口。
“独享数据集成资源组”绑定“安全组”后，需要配置安全组的出入端口，保证“独享数据集成资源组”可以访问到X-pack Spark的hdfs。 需要打开8020和50070端口。
在Dataworks中创建表。
在Dataworks创建表test01，数据如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test01
(
id STRING,
name STRING
)
insert into test01 values('a', 'b')在Dataworks中创建“离线同步”。
创建离线同步把数据表test01同步到X-pack Spark的hdfs中。Dataworks不支持到hdfs的向导配置，需要切换到“脚本模式”配置任务。脚本内容如下：
{
"type": "job",
"steps": [
{
"stepType": "odps",
"parameter": {
"partition": [],
"datasource": "odps_first",
"column": [
"*"
],
"guid": null,
"emptyAsNull": false,
"table": "test01"
},
"name": "Reader",
"category": "reader"
},
{
"stepType": "hdfs",
"parameter": {
"path": "/tmp",
"fileName": "test01.txt",
"compress": "GZIP",
"defaultFS": "hdfs://${spark集群id}",
"hadoopConfig": {
"dfs.ha.automatic-failover.enabled.${spark集群id}": true,
"dfs.namenode.http-address.${spark集群id}.nn1": "${spark集群id}-master1-001.spark.rds.aliyuncs.com:50070",
"dfs.namenode.http-address.${spark集群id}.nn2": "${spark集群id}-master2-001.spark.rds.aliyuncs.com:50070",
"dfs.client.failover.proxy.provider.${spark集群id}": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider",
"dfs.nameservices": "${spark集群id}",
"dfs.ha.namenodes.${spark集群id}": "nn1,nn2",
"dfs.namenode.rpc-address.${spark集群id}.nn1": "ap-wz9t69njoc3xzt65y-master1-001.spark.rds.aliyuncs.com:8020",
"dfs.namenode.rpc-address.${spark集群id}.nn2": "ap-wz9t69njoc3xzt65y-master2-001.spark.rds.aliyuncs.com:8020"
},
"column": [
{
"name": "col1",
"type": "string"
},
{
"name": "col2",
"type": "string"
}
],
"writeMode": "append",
"encoding": "UTF-8",
"fieldDelimiter": ",",
"fileType": "text"
},
"name": "Writer",
"category": "writer"
}
],
"version": "2.0",
"order": {
"hops": [
{
"from": "Reader",
"to": "Writer"
}
]
},
"setting": {
"errorLimit": {
"record": ""
},
"speed": {
"concurrent": 2,
"throttle": false
}
}
}脚本说明：
"datasource": "odps_first"： Dataworks默认创建的数据源。
"table": "test01"： Dataworks的数据表：test01
"path": "/tmp"： 写入数据到hdfs的路径。
"fileName": "test01.txt"：写入数据到hdfs的文件名称。
"compress": "GZIP"： 写入到hdfs的文件压缩格式。
**"defaultFS": "hdfs://${spark集群id}"**： X-pack Spark hdfs集群的defaultFS，需要把${spark集群id}替换成自己的X-pack Spark集群ID。
"hadoopConfig": {xxx}: X-pack Spark hdfs集群的HA 的配置信息，需要把内容中的${spark集群id}替换成自己的X-pack Spark集群ID。
脚本配置完后，需要“配置任务资源组”， 点击“配置任务资源组” 选择第一步创建的“独享数据集成资源组”：test_cluster。 如下图：
在Dataworks中运行查看效果。
配置完毕后点击“运行”，等待运行成功。然后查询X-pack Spark的hdfs中是否有文件写入，当出现如下文件时，说明写入成功：
小结
数据同步到X-pack Spark hdfs 后可以同步X-pack Spark 控制分析hdfs的数据了。
