如何使用dataworks完成自定义SQL在mc中提取数据写入到holo内？
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要在DataWorks中使用自定义SQL从MaxCompute（MC）提取数据并写入Hologres（holo），请遵循以下步骤：
准备数据源
创建Hologres数据源
设计自定义SQL
创建数据同步任务
配置自定义SQL提取
holo_extracted_data，Schema为your_schema_name。网络与资源配置
高级设置与验证
启动同步任务
相关链接
Github实时数据同步与分析 实时同步数据至Hologres https://help.aliyun.com/zh/dataworks/use-cases/real-time-synchronization-and-analysis-of-github-data
创建Hologres写入节点：在同一数据开发流程中，添加另一个节点用于将数据写入Hologres。
配置节点：设置每个节点的输入和输出参数，确保它们正确地连接源和目标表。
运行和调度：运行数据流程以执行SQL查询并写入数据，如果需要定期执行，可以设置周期性调度。
-- MaxCompute中提取数据的SQL查询
SELECT *
FROM mc_project.mc_dataset.mc_table
WHERE conditions;
-- 将上述查询结果写入Hologres的SQL语句
CREATE TABLE IF NOT EXISTS holo_dataset.holo_table (
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
);
INSERT INTO holo_dataset.holo_table
SELECT *
FROM (YOUR_MC_QUERY) t
WHERE t.pt = '${bizdate}';
在DataWorks中，你可以使用自定义SQL节点来执行SQL查询，并将结果写入到MaxCompute（mc）表中。以下是步骤：
登录DataWorks控制台。
选择你的项目，然后点击“开发”选项卡。
在开发页面，点击“新建任务”，然后选择“数据集成”。
在数据集成编辑器中，从左侧的组件面板拖拽一个“自定义SQL”节点到画布上。
双击“自定义SQL”节点以打开配置窗口。在这里，你可以输入你的SQL查询语句。例如，如果你想从一个名为source_table的表中提取数据，你可以输入如下的SQL语句：
sql
复制代码运行
SELECT * FROM source_table;
点击“确定”保存你的SQL查询。
接下来，你需要添加一个“写入”节点来将查询结果写入到MaxCompute表中。再次从左侧的组件面板中拖拽一个“写入”节点到画布上，并将其连接到“自定义SQL”节点。
双击“写入”节点以打开配置窗口。在这里，你需要指定目标表的信息，包括项目名、工作空间名、表名以及写入模式等。例如，如果你要将数据写入到名为target_table的表中，你可以输入如下的配置信息：
项目名：your_project_name
工作空间名：your_workspace_name
表名：target_table
写入模式：插入/更新
点击“确定”保存你的写入配置。
最后，点击工具栏上的“发布”按钮以提交并运行你的任务。任务完成后，你可以在MaxCompute中查看target_table的内容，确认数据已经成功写入。
使用DataWorks完成自定义SQL从MC提取数据并写入Hologres，您可以遵循以下步骤：
创建DataWorks数据开发任务：在DataWorks中创建一个SQL任务，设置数据源为MaxCompute。
编写SQL查询语句，从MaxCompute中提取所需数据。
配置数据目标：配置任务的输出数据源为Hologres。确保已配置Hologres的连接信息，并测试连通性。
自定义SQL：在SQL任务中编写自定义SQL查询，将MC中的数据提取出来。
设置数据写入：配置SQL任务的输出设置，包括目标表名、写入模式（如：追加、覆盖）等。
运行任务：保存并运行SQL任务，数据将从MaxCompute读取并写入到Hologres。
监控与调度：可以设置任务的调度策略，例如定时执行。
监控任务运行状态，确保数据正确导入。
要在DataWorks中使用自定义SQL从MaxCompute（MC）提取数据并写入到Holo中，您可以按照以下步骤操作：
登录到阿里云DataWorks控制台。
在左侧导航栏中，选择“开发”。
点击“新建项目”，输入项目名称和描述，然后点击“确定”。
在项目页面中，点击“新建资源”，选择“数据集成”，然后点击“新建任务”。
在新建任务页面中，填写任务名称、描述等信息，然后选择“自定义脚本”作为任务类型。
在任务配置页面中，选择“源”为“MaxCompute”，并填写相关配置信息，如项目名称、表名等。
选择“目标”为“Holo”，并填写相关配置信息，如数据库连接信息等。
在“自定义脚本”编辑框中，编写SQL语句来提取所需的数据。例如：
sql
复制代码运行
SELECT * FROM your_table_name;
点击“保存”按钮，完成任务创建。
返回项目页面，找到刚刚创建的任务，点击任务名称进入任务详情页面。
在任务详情页面中，点击“运行”按钮，启动任务执行。
等待任务执行完成，您可以在“同步历史”选项卡中查看任务执行情况和结果。
注意：请确保您已经正确配置了MaxCompute和Holo的连接信息，并且具有相应的权限。此外，根据您的需求，可能需要调整SQL语句以提取特定的数据。
要在DataWorks中使用自定义SQL从MaxCompute（MC）提取数据并写入Hologres（Holo），您可以使用DataWorks提供的数据集成（Data Integration）功能来实现这一目标。以下是详细的步骤和示例：
首先，您需要在MaxCompute中创建一个表，作为数据源。
接下来，您需要在Hologres中创建一个表，作为数据的目的地。
使用DataWorks的数据集成功能来创建一个任务，该任务将从MaxCompute读取数据并通过自定义SQL查询提取所需的数据，并将这些数据写入Hologres。
假设您已经在MaxCompute中创建了一个名为source_table的表，并且在Hologres中创建了一个名为destination_table的表。现在我们将创建一个数据集成任务来实现数据的迁移。
登录DataWorks控制台：
进入数据集成：
新建任务：
配置任务：
mc_to_holo_sql_task。配置源：
source_table。SELECT column1, column2, column3
FROM source_table
WHERE some_condition;
配置目标：
destination_table。设置任务调度：
保存并发布任务：
运行任务：
以下是使用DataWorks UI创建数据集成任务的大致步骤和截图示意。请注意，这里的步骤和截图是基于假设的情况，实际界面可能会有所不同。
source_table。destination_table。希望这些信息对您有所帮助！如果您需要更详细的步骤或遇到具体问题，请随时告诉我。
要在DataWorks中使用自定义SQL从MaxCompute（原名ODPS，简称MC）中提取数据并写入Hologres，您可以遵循以下步骤进行操作：
准备数据源：
创建数据同步任务：
mc_to_holo_data_sync。
配置自定义SQL提取数据：
SELECT * FROM mc_database.mc_table WHERE condition，确保SQL符合MaxCompute的语法规范。目标表映射与自定义：
在目标表映射区域，如果Hologres中已有对应表，直接选择并配置映射规则；如果没有，则需定义目标表的Schema和表名，以及必要的字段映射和类型转换规则。例如，定义目标Schema名为holo_dataset，表名为holo_table。
可以利用正则表达式匹配源表名，将数据写入到相应的逻辑表中，如将符合特定模式的表数据写入到预设的Hologres表中。
网络与资源配置：
高级设置与验证：
通过以上步骤，您可以实现从MaxCompute中通过自定义SQL提取数据，并将其写入到Hologres中，满足特定的数据处理和分析需求。
在目标业务流程下，右键选择 新建资源 > MaxCompute > File，在弹出的新建资源对话框，单击新建。
目标业务流程下，右键选择新建资源 > MaxCompute > Python，在新建资源对话框，填写资源名称后，单击新建。比如讲将资源名称命名为read_holo.py。
在目标业务流程下，右键选择新建节点 > ODPS Spark，在新建节点对话框，填写节点名称后，单击确认。
在目标业务流程画板，右键选择spark_read_holo > 运行节点。
作业运行后，将会打印作业日志，其中包含MaxCompute作业的诊断信息、Logview链接地址、Spark-UI的Jobview链接地址等。
——参考链接。
准备数据源：
MaxCompute数据源配置：确保您的DataWorks项目已配置了MaxCompute数据源，用于数据提取。
Hologres数据源配置：同样，配置Hologres数据源，确保网络与权限设置正确，以便数据写入。这包括访问ID、访问Key以及正确的Endpoint等信息
创建数据同步任务：
登录DataWorks控制台，进入 数据集成 页面。
点击 创建同步任务 ，选择 自定义SQL 作为数据来源类型，而不是直接选择表。
配置自定义SQL提取：
在任务创建界面，编写SQL查询语句以从MaxCompute中提取所需数据。例如，如果您想提取某一天的数据，SQL可能类似于：SELECT * FROM your_mc_table WHERE dt = '2023-04-01'。
确认SQL正确无误后，继续进行下一步配置。
配置Hologres为目标端：
在任务配置中，指定Hologres作为目标数据源。
选择或自定义目标表名和Schema名，确保与Hologres中的表结构相匹配。如果需要，可以应用之前提到的表名和Schema名映射规则
字段类型映射与冲突处理：
检查并配置源表字段与目标表字段之间的类型映射，确保数据类型兼容。DataWorks提供了默认映射规则，但您也可以根据需要自定义
。
设置冲突处理模式（如Replace, Update, Ignore），根据业务需求决定如何处理已存在数据的更新问题。
网络与资源配置：
确保任务配置中的网络设置正确，选择合适的数据源和资源组。对于整库实时同步任务，至少需要配置2CU资源
。
测试数据源与资源组的连通性，确保网络畅通无阻。
预检查与启动任务：
在完成所有配置后，进行预检查，确认无误。
最后，启动数据同步任务，观察任务执行日志，监控数据同步进度与状态
这个步骤哈：
创建数据源：首先，确保您已经在DataWorks中创建了MaxCompute和Hologres的数据源。您可以通过DataWorks的数据源管理页面进行创建和管理
。
编写自定义SQL：在DataWorks的数据开发模块中，创建一个SQL节点，编写您的自定义SQL查询，以从MaxCompute中提取所需的数据。
创建数据集成任务：使用DataWorks的数据集成模块，创建一个新的数据同步任务。在这个任务中，配置源为MaxCompute，目标为Hologres，并使用您编写的自定义SQL作为数据来源
。
配置Hologres数据源：在数据集成任务中，确保您配置了正确的Hologres数据源，并设置了目标表的名称和结构，以便数据可以正确写入
。
任务调度与执行：配置好数据同步任务后，您可以设置任务的调度策略，并启动任务以执行数据同步。在任务执行过程中，您可以监控任务的状态和进度
编写自定义SQL查询以从MC中提取所需的数据，运行任务以执行SQL查询并将结果写入Holo。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/sql-query?spm=a2c4g.11186623.0.i61
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