DataWorks中odps分区是什么？

DataWorks中，ODPS分区是对ODPS表数据进行逻辑划分和管理的一种机制。ODPS表是基于分布式存储和计算的数据表，它支持数据的存储、查询、分析和处理。ODPS分区可以将ODPS表的数据按照某个或多个列的值进行划分，使得数据的查询和处理更加高效和灵活。

ODPS分区的主要特点包括：

逻辑划分：ODPS分区是对表数据的逻辑划分，不会改变数据的实际存储方式。

灵活性：ODPS分区可以根据不同的业务需求进行划分，使得数据的查询和处理更加灵活和高效。

易用性：ODPS分区可以通过DataWorks等可视化工具进行配置和管理，使得用户使用更加方便和易用。

兼容性：ODPS分区可以与ODPS的其他特性和功能相互配合，如分析、计算、存储等。

在DataWorks中，ODPS分区是指对数据进行逻辑上的划分，将数据按照某个或多个字段的值进行分类存储。通过分区，可以提高查询性能、降低查询成本，并且更加灵活地管理和组织数据。

ODPS（MaxCompute）支持基于表的分区和基于分区的查询。下面是一些关键概念和特点：

1. 分区键（Partition Key）：分区键是用于对数据进行分区的字段或字段组合。根据不同的业务需求，可以选择一个或多个字段作为分区键。

2. 分区列（Partition Column）：分区列是指表中与分区键相关的列。通常，分区列的值是分区键的取值。

3. 分区表（Partitioned Table）：分区表是根据分区键将数据逻辑上划分并存储的表。每个分区都包含一个或多个分区列的值相同的数据块。分区表可以提高查询性能，因为查询可以针对特定的分区进行，并且可以仅加载需要的分区，减少资源消耗。

4. 动态分区（Dynamic Partition）：动态分区是指在向分区表插入数据时，根据输入数据的值自动确定数据所属的分区。这样可以简化数据导入过程，无需手动指定插入到具体的分区中。

通过使用ODPS分区，您可以更好地组织和管理数据，提高查询性能，并实现更灵活的数据操作。例如，可以根据日期将数据按天分区，或者根据地理位置将数据按省份分区等。

ODPS读插件指定分区技巧

同步任务可以支持ODPS的数据列、分区列、常量列，但不支持函数列

ODPS分区配置支持linux shell通配符，* 表示0个或多个字符，? 代表任意一个字符

例如分区表 test存在 pt=1,ds=hangzhou pt=1,ds=shanghai pt=2,ds=hangzhou pt=2,ds=beijing 四个分区，
如果你想读取 pt=1,ds=shanghai 这个分区的数据，分区信息中配置: pt=1,ds=shanghai；
如果你想读取 pt=1下的所有分区，分区信息中配置 :pt=1,ds=；
如果你想读取整个 test 表的所有分区的数据，分区信息中配置 :pt=,ds=*

如果需要指定最大分区，可以配置如下信息：

/query/ ds=(select MAX(ds) from DataXODPSReaderPPR)

如果需要按条件过滤，可以配置如下信息：

/query/ pt>=20170101 and pt<20170110，表示pt分区大于等于20170101且小于20170110的所有数据

ODPS写插件指定分区技巧

需要写入数据表的分区信息，必须指定到最后一级分区。把数据写入一个三级分区表，必须配置到最后一级分区

例如：pt=20150101/type＝1/biz=2

不支持写入多个分区
，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”