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DataWorks中使用hologres整库全增量同步,将mysql同步至hologres,同步?

DataWorks中使用hologres整库全增量同步,将mysql同步至hologres,同步报错脏数据超过设置值。但是日志无法打开,同步报错的表也无法跳过(之前一键同步至hologres的功能)?image.png

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cuicuicuic 2023-07-31 13:56:08 54 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    在DataWorks中使用Hologres进行MySQL全库增量同步的方法通常分为以下几个步骤:

    创建Hologres目标表:在DataWorks中创建一个Hologres目标表,用于存储MySQL数据同步过来的数据。可以使用DataWorks提供的“同步建表”功能,将MySQL源表的结构自动生成到Hologres目标表中。

    配置MySQL数据源:在DataWorks中创建一个MySQL数据源,用于连接到MySQL数据库。需要配置MySQL数据库的连接信息和访问权限等信息。

    配置同步任务:在DataWorks中创建一个数据同步任务,用于将MySQL数据同步至Hologres目标表中。可以选择全量同步和增量同步两种方式,其中增量同步需要配置增量同步字段和增量同步策略等信息。

    运行同步任务:在同步任务配置完成后,可以手动启动同步任务,将MySQL数据同步至Hologres目标表中。也可以通过定时调度的方式,定期执行同步任务,实现全库增量同步的目的。

    2023-07-31 23:03:27
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  • 在 DataWorks 中使用 Hologres 进行整库全增量同步时,如果同步过程中出现脏数据超过设置值的错误,并且无法打开日志或跳过报错表,可能需要采取以下步骤进行排查和解决:

    1. 检查同步配置:确保您的同步任务配置正确。检查源数据库和目标 Hologres 数据库的连接信息、表映射关系、同步模式等是否正确设置。

    2. 调整脏数据阈值:根据实际情况,适当调整脏数据阈值。脏数据阈值是在同步任务中设置的,用于控制允许的脏数据比例。如果脏数据超过了设置值,同步任务会失败。您可以尝试增加脏数据阈值来容忍更多的脏数据。

    3. 检查数据质量:检查源数据库中的数据质量,确保没有脏数据或异常数据。可以通过执行数据清洗、修正或删除操作来提高数据质量。

    4. 日志排查:如果您无法打开同步任务的日志,请联系 DataWorks 的技术支持团队寻求帮助。他们将能够协助您解决日志相关问题并提供更多调试方法。

    5. 跳过报错表:如果之前有一键同步至 Hologres 的功能可跳过报错表,但现在无法跳过,可能需要检查同步任务的配置和权限。确保您具有足够的权限来跳过报错表。

    如果您无法解决同步报错的问题,请联系 DataWorks 的技术支持团队或阿里云的技术支持人员,他们将能够提供更深入的故障排查和问题解决方案。

    希望以上信息对您有所帮助。如有其他问题,请随时提问。

    2023-07-31 15:16:05
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