在阿里云 DataWorks 中,ODPS 分区是指将大数据表划分为多个逻辑分区,每个分区可以独立处理,提高数据处理效率。ODPS 分区可以按照多个字段进行分区,例如按照时间字段、地点字段、用户 ID 字段等进行分区。在 DataWorks 中,您可以使用 ODPS 分区来提高数据处理效率,并在分析和处理数据时提供更好的性能和可扩展性。
在DataWorks中,ODPS(MaxCompute)分区是指对数据表进行逻辑上的划分,将数据按照某个或多个列的值进行组织和管理。ODPS分区可以提高查询性能、降低数据扫描的成本,并支持更灵活的数据查询和处理。
以下是一些关键概念和特点与ODPS分区相关:
分区列(Partition Column):分区列是用于对数据表进行分区划分的列。通常,您会选择具有高基数(cardinality)和常用于查询的列作为分区列。例如,在时间序列数据中,日期列常常被用作分区列。
分区表(Partitioned Table):分区表是通过指定一个或多个分区列来创建的数据表。分区表中的每个分区都包含满足特定分区条件的一部分数据。这样的划分使得数据可以被有效地组织和访问。
动态分区(Dynamic Partition):动态分区是指在向分区表中写入数据时,根据数据的实际值动态地创建新的分区。使用动态分区,您无需事先定义所有可能的分区,而是在写入数据时自动创建需要的分区。
静态分区(Static Partition):静态分区是指在创建分区表时,预先定义并手动创建好的所有分区。静态分区需要在创建表的时候列出所有可能的分区,适用于已经知道分区值集合的场景。
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)”
在DataWorks中,ODPS分区是一种数据分区技术,可以将数据按照特定的规则分割成多个分区,以便更有效地管理和处理数据。ODPS分区通常按照时间、地理位置、用户行为等因素进行划分,可以提高数据查询和分析的效率,降低数据处理的成本。
在DataWorks中,可以通过以下步骤创建ODPS分区:
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