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dataworks的独享调度资源组 与独享数据集成资源组的区别是什么?

dataworks的独享调度资源组 与独享数据集成资源组的区别是什么?

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真的很搞笑 2023-11-20 07:51:06 63 0
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    1. 独享调度资源组https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/exclusive-resource-groups-for-scheduling?spm=a2c4g.11186623.0.i59

    在任务高并发执行且无法错峰运行的情况下,需要专有的计算资源来保障任务定时被调度运行时,建议您选择使用DataWorks的独享调度资源组。本文为您概要介绍独享调度资源组。

    适用场景
    对任务时效性要求高,避免公共资源组资源争抢导致任务延时。

    需要灵活调整资源组大小。

    需要访问公网地址、VPC、IDC。

    需要通过IP白名单进行访问控制。

    DataWorks某些任务类型仅支持独享资源组,包括EMR、CDH、ADB等。

    1. 独享数据集成资源组
    https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/exclusive-resource-groups-for-data-integration?spm=a2c4g.11186623.0.i65
    在数据集成任务高并发执行且无法错峰运行的情况下,需要专有的计算资源组来保障数据快速、稳定的传输时,建议您选择使用DataWorks的独享数据集成资源组。本文为您概要介绍独享数据集成资源组。

    功能介绍
    独享数据集成资源组的功能亮点如下:
    支持复杂网络环境下的数据同步。例如,跨云环境(金融云、政务云等)、跨阿里云账号、本地IDC数据同步。
    具有丰富的产品能力:
    支持离线数据同步。例如,增量与全量数据同步,单表及分库分表数据同步。详情请参见离线同步能力说明。
    支持实时数据同步。例如,单表实时数据同步、整库实时数据同步。详情请参见实时同步能力说明。
    提供一系列同步解决方案。例如,整库离线数据同步,单表或整库全增量实时数据同步。详情请参见同步解决方案能力说明。

    2023-11-20 14:03:00
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    从您的问题来看,“dataworks的独享调度资源组”和“独享数据集成资源组”可能指的是两个不同的概念。
    首先,我们需要了解一下什么是调度资源组和数据集成资源组。
    调度资源组是指调度任务时使用的资源集合,包括计算资源、网络资源等。调度资源组可以是共享的也可以是独享的,它们之间的主要区别在于是否可以被多个调度任务同时使用。
    而数据集成资源组是指进行数据集成工作(例如抽取、转换和加载等)所需的计算和存储资源。同样地,它可以分为共享型和独享型两种类型。
    接下来我们再来看看这两个名词之间的差异:
    独享调度资源组仅能由一个特定的任务或项目单独占用,当这个任务或项目正在运行的时候,其他任何任务都无法访问此资源组。这种类型的资源组适合那些要求高可用性和高性能的任务。
    相反地,独享数据集成资源组是指一组专用的数据集成计算及存储资源,只能供特定的任务或者用户所使用的资源组合。它能够提供更高效稳定的数据处理性能,并且能够在多用户环境中保证资源的隔离性。
    所以总的来说,两者的主要差异在于适用范围和功能侧重点的不同。独享调度资源组主要适用于那些对于性能和可靠性有较高要求的任务,而独享数据集成资源组则主要用于满足数据集成过程中的计算和存储需求,并确保各个用户的资源独立性。

    2023-11-20 13:37:16
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  • 独享调度资源组与独享数据集成资源组都是DataWorks的专有资源组模式,它们在本质上都是由一组阿里云ECS实例组成。这两者的主要区别在于它们的应用目标和运行任务类型。

    独享调度资源组主要用于支持大数据开发治理平台DataWorks中的任务运行。在进行数据开发等任务运行时,需要保障资源组与数据源之间的网络是连通的,且不会因为白名单等特殊安全访问设置阻断资源组与数据源之间的网络连通性。购买独享资源组后,在实际使用前还需进行网络绑定、白名单等配置操作。

    相比之下,独享数据集成资源组则主要用于保障数据集成同步任务数据的快速和稳定传输。这种资源组可以应对复杂的网络环境,并实现数据同步。同样,购买独享数据集成资源组后也需要进行一系列的网络配置操作,如绑定专有网络、添加EIP地址至数据源白名单等。

    总的来说,这两种独享资源组模式都是为了提高任务运行效率和数据处理性能,但各自的应用场景和操作步骤略有不同。

    2023-11-20 09:27:32
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