Dataworks离线同步读取MaxCompuet（ODPS）表数据时，如何同步多个分区数据？

在阿里云 DataWorks 中，可以通过以下步骤同步多个分区的 MaxCompute（ODPS）表数据：
创建数据同步任务：在 DataWorks 中创建数据同步任务，选择要同步的源数据源和目标数据源。
配置同步任务参数：在创建数据同步任务时，需要对同步任务进行参数配置。其中，同步任务参数中包括了分区信息，可以通过参数化配置的方式将多个分区的数据同步到目标数据源中。
添加分区参数：在同步任务参数中，可以添加多个分区参数。每个分区参数都需要指定分区名称和分区值。例如，如果要同步 MaxCompute 表的 2022 年 1 月到 12 月的数据，可以添加 12 个分区参数，每个参数对应一个月的数据。
配置同步规则：在同步任务中，需要配置同步规则，指定要同步的表、同步方式、目标表的结构等信息。
启动同步任务：完成配置后，启动同步任务即可将多个分区的 MaxCompute 表数据同步到目标数据源中。

在DataWorks中，你可以使用同步任务节点来离线同步读取MaxCompute（ODPS）表的多个分区数据。以下是一种可能的实现方式：

1. 创建同步任务节点：在DataWorks中，创建一个同步任务节点用于读取MaxCompute表的数据。

2. 配置源表和目标表：在同步任务节点中，配置源表和目标表的信息。源表是MaxCompute表，而目标表可以是另一个MaxCompute表或其他目标存储位置。

3. 设置分区参数：为了同步多个分区的数据，你可以在同步任务节点的参数中设置分区变量。例如，如果你想同步某个分区的所有数据，可以在参数中使用动态分区变量，如${yyyymmdd}，其中yyyymmdd表示分区的日期。

4. 循环执行任务：为了同步多个分区的数据，你可以在同步任务节点外面包裹一个循环节点。循环节点的循环条件可以根据你的需求来定义，例如按照日期范围、特定分区列表等。

5. 按分区参数同步数据：在循环节点内部，将同步任务节点放置在循环节点中，并使用分区参数来动态指定要同步的分区。通过每次迭代循环，同步任务节点都会使用不同的分区参数值来同步对应的分区数据。

6. 完成任务配置：确认所有配置项都填写正确，并保存任务的配置。

读取数据所在的分区信息。ODPS的分区配置支持linux shell通配符，表示0个或多个字符，?表示任意一个字符。默认情况下，读取的分区必须存在，如果分区不存在则运行的任务会报错。如果您希望当分区不存在时任务仍然执行成功，则可以切换至脚本模式执行任务，并在ODPS的Parameter中添加"successOnNoPartition": true配置。例如，分区表test包含pt=1,ds=hangzhou、pt=1,ds=shanghai、pt=2,ds=hangzhou、pt=2,ds=beijing四个分区，则读取不同分区数据的配置如下：如果您需要读取pt=1,ds=hangzhou分区的数据，则分区信息的配置为"partition":"pt=1,ds=shanghai”。
如果您需要读取pt=1中所有分区的数据，则分区信息的配置为"partition":"pt=1,ds=”。
如果您需要读取整个test表所有分区的数据，则分区信息的配置为"partition":"pt=,ds=”。此外，您还可以根据实际需求设置分区数据的获取条件（以下操作需要转脚本模式配置任务）：如果您需要指定最大分区，则可以添加/query/ ds=(select MAX(ds) from DataXODPSReaderPPR)配置信息。
如果需要按条件过滤，则可以添加相关条件/query/ pt+表达式配置。例如/query/ pt>=20170101 and pt<20170110表示获取pt分区中，20170101日期之后（包含20170101日期），至20170110日期之前（不包含20170110日期）的所有数据。说明/query/表示将其后填写的内容识别为一个where条件。
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，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”