DataWorks中mysql实时同步到maxcompute是怎么样的？

我之前翻 说是只能同步读写库，但是读写库压力很大 我这边肯定不让直接连；
然后 binlog 这个 我也好奇 MC会不会合并，单表的实时同步的话 目前是不会主动合并的 ；数据集成主站的整库同步至mc（准实时）的方案 会主动合并 由第二天凌晨的merge任务完成合并，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在 DataWorks 中，您可以使用数据同步任务来实现 MySQL 到 MaxCompute 的实时数据同步。数据同步任务可以基于 MySQL 的 binlog 实时捕获变更，并将变更数据同步到 MaxCompute 中。

在进行 MySQL 到 MaxCompute 的实时同步时，会根据配置的表映射关系将变更数据按照行级别同步到 MaxCompute 中。这意味着每个变更操作（插入、更新、删除）都会以一行的形式同步到 MaxCompute 表中。

DataWorks 并不会自动合并数据。如果您需要合并数据，需要在后续的处理流程中通过 SQL 或其他方式手动合并和处理数据。例如，您可以使用 MaxCompute 的 SQL 语句来进行聚合、合并或计算等操作，以满足您的需求。

以下是一般的 MySQL 到 MaxCompute 实时同步的步骤：

1. 创建数据源：在 DataWorks 中创建 MySQL 数据源和 MaxCompute 数据源，分别用于连接 MySQL 数据库和 MaxCompute 项目。

2. 配置同步任务：在 DataWorks 中创建数据同步任务，并配置源端（MySQL）和目标端（MaxCompute）的表映射关系。

3. 启动同步任务：启动数据同步任务，它将会从 MySQL 的 binlog 中捕获变更，并将变更数据实时同步到 MaxCompute 中。

4. 后续处理：根据您的需求，在 MaxCompute 中编写 SQL 脚本或进行其他的数据处理操作，以合并、聚合、清洗或分析同步到的数据。

如果您在使用 DataWorks 的 MySQL 到 MaxCompute 实时同步过程中没有实现数据合并，可能需要检查您的后续处理流程和操作，确保对同步的数据进行适当的合并和处理。

在阿里云DataWorks中，你可以使用数据集成服务将MySQL的数据实时同步到MaxCompute。通常情况下，这涉及到以下步骤：

1. 配置数据源：

   • 首先需要在DataWorks中配置MySQL和MaxCompute作为数据源。

2. 创建实时同步任务：

   • 使用DataWorks的数据集成服务来创建一个实时同步任务，指定从MySQL数据库的某个表或某些表向MaxCompute同步数据。

3. 选择同步方式：

   • 在创建任务时，可以选择增量同步（例如基于binlog）或者全量同步。

4. 设置过滤条件和转换规则：

   • 根据需求，可以设置过滤条件以排除不需要同步的数据，并且可以设置数据转换规则以便于在MaxCompute上进行处理。

5. 启动并监控任务：

   • 启动实时同步任务后，可以在DataWorks的任务管理界面监控任务的状态和性能。

关于你的问题：binlog同步本身并不会帮你合并数据。它的主要作用是记录MySQL数据库的所有更改操作，然后这些更改被用来实现增量同步。因此，如果需要将多个MySQL表的数据合并在一起，你需要自己在DataWorks上手动创建合并逻辑，例如使用SQL语句来进行JOIN操作或者其他数据处理方法。

如果你之前没有看到自动合并的功能，那可能是因为DataWorks默认不会提供这样的功能。你可能需要通过编写自定义脚本或者使用DataWorks提供的其他工具（如数据开发中的SQL节点）来实现数据的合并。