DataWorks有两个 maxcompute 实例，一个在金融云，如何进行方便快捷的数据迁移？

在DataWorks中进行跨账号、跨云环境（金融云与公有云）的MaxCompute实例数据迁移，涉及多个步骤和配置。以下是详细的解决方案：

1. 确认网络连通性

在进行数据迁移之前，必须确保两个MaxCompute实例之间的网络是连通的。
- 如果两个实例分别位于金融云和公有云，建议通过**云企业网（CEN）**或其他网络连通方案实现VPC网络互通。
- 确保DataWorks资源组能够访问两个MaxCompute实例的Endpoint地址。

2. 创建跨账号数据源

为了在DataWorks中操作两个MaxCompute实例，需要分别为它们创建数据源，并完成跨账号授权配置。

2.1 配置基础信息

• 在DataWorks中为两个MaxCompute实例分别创建数据源：
  • 数据源名称：定义唯一名称，例如maxcompute_financial（金融云）和maxcompute_public（公有云）。
  • 认证方式：选择阿里云账号及RAM角色进行认证。
  • 所属云账号：
  • 对于金融云实例，选择当前阿里云主账号或其他阿里云主账号。
  • 对于公有云实例，同样选择对应的账号类型。
  • 地域：根据实例所在地域选择正确的区域。
  • Endpoint：建议选择自动适配，或者手动配置MaxCompute和Tunnel服务的Endpoint地址。

2.2 跨账号授权

• 如果两个MaxCompute实例属于不同的阿里云账号，需进行跨账号授权：
  • 在金融云实例中，为目标账号（公有云账号）创建RAM角色，并授予该角色对MaxCompute项目的访问权限。
  • 在公有云实例中，同样为目标账号（金融云账号）创建RAM角色并授权。
  • 确保DataWorks服务已被授权访问这些RAM角色。

3. 数据同步任务配置

使用DataWorks的数据集成模块，将金融云MaxCompute实例中的表数据同步至公有云MaxCompute实例。

3.1 创建数据同步任务

• 在DataWorks的数据开发（DataStudio）界面中，创建一个离线同步任务。
• 配置数据同步任务的源端和目标端：
  • 源端：选择金融云MaxCompute实例的数据源（如maxcompute_financial）。
  • 目标端：选择公有云MaxCompute实例的数据源（如maxcompute_public）。
• 配置同步字段映射关系，确保源表和目标表的字段一一对应。

3.2 批量迁移表

• 如果需要迁移几千张表，可以通过以下方式提高效率：
  • 脚本生成：编写脚本自动生成数据同步任务的JSON配置文件，批量提交到DataWorks。
  • 模板化任务：创建一个通用的数据同步任务模板，动态替换表名和字段映射。
  • 分批次执行：将表按业务模块或大小分批迁移，避免单次任务过大导致失败。

4. 权限管理

在迁移过程中，需确保相关账号具备足够的权限。

4.1 开发环境权限

• 在开发环境中，任务执行者（个人云账号）需要具备对金融云MaxCompute实例的读权限，以及对公有云MaxCompute实例的写权限。
• 如果权限不足，需前往安全中心申请相关权限。

4.2 生产环境权限

• 在生产环境中，调度访问身份（默认为某云账号）需要具备对两个MaxCompute实例的相应权限。
• 如果需要更改默认访问身份，可在数据源配置中设置生产环境的默认访问身份为RAM用户或RAM角色。

5. 测试与验证

• 测试资源组连通性：在数据源配置完成后，测试数据集成资源组与两个MaxCompute实例的连通性，确保任务可以正常执行。
• 验证数据一致性：在迁移完成后，对比源端和目标端的数据，确保数据完整性和一致性。

6. 注意事项

• 数据量限制：DataWorks对下载的包总大小限制为100 MB。如果迁移过程中涉及大文件，建议分批次处理。
• 跨地域性能：如果两个MaxCompute实例不在同一地域，可能会因跨地域访问导致性能下降。建议优化网络配置或选择合适的时间段执行任务。
• 任务监控：在生产运维中心监控数据同步任务的执行状态，及时处理失败任务。

通过以上步骤，您可以高效地完成金融云与公有云MaxCompute实例之间的数据迁移工作。