DataWorks将实时数据同步配置到10个节点，推荐哪个工作区？

在 DataWorks 中，可以将实时数据同步配置到多个工作区，以提高数据处理的效率。根据你的需求，如果需要将实时数据同步配置到 10 个节点，推荐选择分布式工作区。分布式工作区可以将数据处理任务分配到多个节点上，以提高数据处理的速度和效率。但是需要注意的是，分布式工作区需要满足一定的硬件和网络条件，否则可能会影响到数据处理的性能。

本地工作区：如果您需要在本地进行实时数据同步，可以选择本地工作区。本地工作区可以提供更高的性能和更少的延迟，适合处理大规模的数据同步任务。
云端工作区：如果您需要在云端进行实时数据同步，可以选择云端工作区。云端工作区可以提供更灵活的资源管理和更高的可用性，适合处理复杂的实时数据同步任务。
多工作区：如果您需要在多个工作区进行实时数据同步，可以选择多工作区。多工作区可以提供更灵活的工作区管理和更高的可用性，适合处理复杂的实时数据同步任务。

对于需要配置实时数据同步到10个节点的情况，推荐使用DataWorks中的流计算（StreamCompute）工作空间。

流计算是DataWorks提供的一种专门用于处理实时数据的工作空间。它基于Flink流计算引擎，支持高吞吐量、低延迟的实时数据处理和分析。通过使用流计算，您可以构建实时数据流处理的应用程序，并将数据从源端实时同步到多个目标节点。

在流计算工作空间中，您可以按照以下步骤配置实时数据同步到10个节点：

1. 创建流计算任务：在流计算工作空间中，创建一个新的流计算任务。给任务起一个名称，并设置其他相关信息。

2. 配置数据源：在任务配置中，设置数据源为您需要同步的实时数据源。这可以是Kafka、LogHub、RDS等数据源，根据您的业务需求选择适当的数据源类型。

3. 定义数据转换和计算逻辑：根据实际的数据处理需求，在流计算任务中定义数据转换、过滤、聚合或其他计算逻辑。这些逻辑可以通过Flink SQL、Flink DataStream API或自定义函数来实现。

4. 设置目标节点：在任务配置中，指定将数据同步到的10个目标节点。这些目标节点可以是MaxCompute、RDS、OSS等存储或计算引擎，取决于您的业务场景和数据需求。

5. 部署和启动任务：完成配置后，部署并启动流计算任务。该任务将实时读取源端数据，并将其同步到指定的10个目标节点。

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在 DataWorks 中，推荐使用具有较高并发能力的工作空间来配置实时数据同步到 10 个节点。因为实时数据同步涉及到大量的数据传输和处理，需要较高的并发能力来保证数据的实时性和准确性。在 DataWorks 中，具有较高并发能力的工作空间包括如下几种：

1. 数据湖：数据湖是一种新型的数据存储和处理方式，它能够存储海量的结构化和非结构化数据，具有较高的并发处理能力。
2. 数据集市：数据集市是一种集中式的数据仓库，它能够存储和处理大规模的业务数据，具有较高的并发处理能力。
3. 数据仓库：数据仓库是一种专门用于存储和处理历史业务数据的系统，它能够存储和处理大规模的历史业务数据，具有较高的并发处理能力。