DataWorks离线获取数据怎么增量更新？

在阿里云DataWorks中，离线获取数据的增量更新可以通过以下步骤和配置实现。以下是详细的说明和操作指南：

1. 增量同步的基本原理

增量同步的核心是通过筛选条件（如时间戳、自增ID等）来提取新增或修改的数据，而不是全量同步所有数据。具体实现方式取决于源端数据源的支持情况以及业务需求。

• 支持增量同步的数据源：部分数据源（如MySQL、Oracle、SQL Server等）支持通过SELECT...WHERE...语句进行增量数据抽取。
• 不支持增量同步的数据源：某些数据源（如HBase、OTSStream等）暂无直接的增量同步方案，需结合其他插件或工具实现。

2. 配置增量同步任务

2.1 准备阶段

• 开启增量字段：确保源端数据库表中存在用于标识增量数据的字段（如modify_time或id）。如果没有，建议在业务逻辑中添加该字段。
• 设置调度参数：使用调度参数动态替换时间范围或ID范围，以实现每日增量数据的提取。例如：
  • 时间类型增量字段：where modify_time >= ${bdp.system.bizdate} and modify_time < ${bdp.system.cyctime}
  • 非时间类型增量字段：where id > ${last_max_id}

2.2 创建离线同步任务

通过DataWorks控制台或OpenAPI创建离线同步任务，并配置增量同步参数： - 选择同步类型：在创建任务时，选择OfflineIncremental（离线增量）或FullAndOfflineIncremental（全量+离线增量）。 - 配置数据过滤条件：在任务配置中，设置where条件以筛选增量数据。例如：

where date_format(modify_time, '%Y%m%d') = ${bdp.system.bizdate}

• 目标表分区：将增量数据写入目标表的指定分区，分区名称可通过调度参数动态生成。例如：

  partitioned by (ds string)
  

2.3 更新同步任务

如果需要对已有的离线同步任务进行增量更新，可以调用UpdateDISyncTask接口： - 请求参数： - ProjectId：工作空间ID。 - TaskType：任务类型，目前仅支持DI_OFFLINE。 - TaskContent：通过脚本模式配置的任务内容，支持JSON格式。 - TaskParam：任务配置参数，包括资源组标识和占用规格。 - 示例：

{
  "ProjectId": 10000,
  "TaskType": "DI_OFFLINE",
  "TaskContent": "{\"source\":{\"table\":\"user\"},\"target\":{\"table\":\"ods_user_inc\"},\"where\":\"modify_time >= ${bdp.system.bizdate}\"}",
  "TaskParam": "{\"ResourceGroup\":\"default\",\"Cu\":2}"
}

3. 运行与验证

3.1 任务调度

• 调度周期：将任务的调度周期配置为天调度，确保每天自动执行增量同步。
• 补数据功能：如果需要同步历史增量数据，可以使用运维中心的补数据功能。

3.2 查看结果

• 目标表数据：检查目标表中是否成功写入增量数据。
• 日志排查：如果任务失败，可以通过RequestId定位日志并排查问题。

4. 注意事项

• 幂等性原则：每次导入数据应写入单独的表或分区，避免覆盖历史记录。
• 数据一致性：对于持续更新的数据，建议优先使用全量同步。如果必须使用增量同步，需通过额外的计算合并新增数据和历史数据。
• 插件版本：确保离线引擎插件为最新版本，否则可能导致任务报错。

5. 示例场景

场景：RDS增量数据同步至MaxCompute

1. 准备数据：

   update user set deptno=101, optime=CURRENT_TIME where uid = 2;
   insert into user(uid, uname, deptno, gender, optime) values (6, 'Lucy', 105, 'F', CURRENT_TIME);
   

2. 配置增量同步任务：
   • 数据过滤条件：where date_format(optime, '%Y%m%d') = ${bdp.system.bizdate}
   • 目标表分区：partitioned by (ds string)
3. 合并数据：

   insert overwrite table dw_user_inc
   select
    case when b.uid is not null then b.uid else a.uid end as uid,
    case when b.uid is not null then b.uname else a.uname end as uname,
    case when b.uid is not null then b.deptno else a.deptno end as deptno,
    case when b.uid is not null then b.gender else a.gender end as gender,
    case when b.uid is not null then b.optime else a.optime end as optime
   from dw_user_inc a
   full outer join ods_user_inc b on a.uid = b.uid;
   

通过以上步骤，您可以实现DataWorks离线获取数据的增量更新。如果有进一步的问题，请参考相关文档或联系技术支持。