如何使用dataworks完成自定义SQL在mc中提取数据写入到holo内？

1. 创建数据同步任务：登录DataWorks控制台，选择数据集成，进入同步任务页面，点击创建同步任务。
2. 配置源端：在数据来源区域，选择MaxCompute作为数据源类型，选取您的MaxCompute项目作为数据源名称。
3. 编写自定义SQL：在任务配置中，选择使用自定义SQL作为数据抽取方式，编写SQL语句以提取所需数据。
4. 配置目标端：选择Hologres作为目标数据源，配置相应的连接信息。
5. 映射表结构：根据需要，配置目标表的映射规则，确保数据结构与Hologres兼容。
6. 执行同步：完成配置后，执行同步任务，数据将从MaxCompute按照自定义SQL提取并写入Hologres。

相关链接
https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-a-real-time-synchronization-solution-to-synchronize-full-and-incremental-data-to-hologres

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：

1. 准备数据源

   • MaxCompute数据源配置：确保MaxCompute已作为数据源添加到您的DataWorks项目中。如果尚未添加，您需要在DataWorks控制台的数据源管理页面配置它。

2. 创建Hologres数据源

   • 按照之前提到的指南，在DataWorks中为Hologres创建一个新的数据源，包括设置正确的认证方式、所属云账号、地域、实例以及数据库名称等核心参数。

3. 设计自定义SQL

   • 在DataWorks的数据开发页面，编写一个自定义SQL查询来从MaxCompute中提取所需数据。确保SQL语句符合MaxCompute的语法规范，并且能够准确地选择和过滤出您想要迁移的数据。

4. 创建数据同步任务

   • 任务创建启动：进入DataWorks的数据集成页面，点击“创建同步任务”。
   • 选择数据源：来源选择您配置好的MaxCompute数据源，去向选择Hologres数据源。
   • 任务基本信息配置：为任务命名（例如"data_transfer_mc_to_holo"），并选择合适的同步类型。如果需要整库同步，请选择相应选项；若仅需同步自定义SQL查询结果，则后续步骤中会指定。

5. 配置自定义SQL提取

   • 在任务创建流程中，选择或输入您在步骤3中编写的自定义SQL作为数据提取逻辑，而不是直接选择表。
   • 目标表映射：在Hologres侧，定义目标表的名称、Schema等，确保与您的Hologres数据库结构相匹配。例如，可以将目标表名设为holo_extracted_data，Schema为your_schema_name。

6. 网络与资源配置

   • 选择合适的数据源及资源组，确保网络连通性。对于Hologres同步任务，至少需要配置2CU的资源量。
   • 测试连通性后，继续下一步。

7. 高级设置与验证

   • 根据需要调整任务的高级设置，如错误处理策略、数据转换规则等。
   • 在完成所有配置后，进行一次全面的测试连通性，确保MaxCompute到Hologres的数据路径畅通无阻。

8. 启动同步任务

   • 确认所有配置无误后，启动数据同步任务。监控任务执行状态，解决可能出现的任何错误或警告。

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：

步骤 1: 创建MaxCompute源表

首先，您需要在MaxCompute中创建一个表，作为数据源。

步骤 2: 创建Hologres目标表

接下来，您需要在Hologres中创建一个表，作为数据的目的地。

步骤 3: 创建数据集成任务

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。

示例代码

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。

1. 登录DataWorks控制台：

   • 登录到DataWorks控制台。

2. 进入数据集成：

   • 选择“数据开发” -> “数据集成”。

3. 新建任务：

   • 点击“新建任务”，选择“周期任务”或“一次性任务”。

4. 配置任务：

   • 为任务命名，例如mc_to_holo_sql_task。
   • 选择任务类型为“自定义SQL”。

5. 配置源：

   • 选择MaxCompute作为源。
   • 输入MaxCompute项目的名称。
   • 输入MaxCompute表的名称source_table。
   • 输入自定义SQL查询，例如：

     SELECT column1, column2, column3
     FROM source_table
     WHERE some_condition;
     

   • 确认源配置信息。

6. 配置目标：

   • 选择Hologres作为目标。
   • 输入Hologres实例的连接信息。
   • 输入目标表的名称destination_table。
   • 确认目标配置信息。

7. 设置任务调度：

   • 根据需要设置任务的调度周期，例如每天执行一次。

8. 保存并发布任务：

   • 保存任务配置。
   • 发布任务到生产环境。

9. 运行任务：

   • 手动运行任务或等待调度周期自动运行。

示例配置

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。

1. 创建任务

• 登录DataWorks控制台。
• 选择“数据集成”。
• 点击“新建任务”并选择“周期任务”或“一次性任务”。
• 填写任务基本信息，如任务名称、描述等。

2. 配置源

• 选择MaxCompute作为源。
• 输入MaxCompute项目的名称。
• 输入MaxCompute表的名称source_table。
• 在“SQL配置”中输入自定义SQL查询。

3. 配置目标

• 选择Hologres作为目标。
• 输入Hologres实例的连接信息。
• 输入目标表的名称destination_table。

4. 设置调度

• 根据需要设置任务的调度周期。

5. 保存并运行

• 保存任务配置。
• 发布任务到生产环境。
• 手动运行任务或等待调度周期自动运行。

注意事项

• 确保MaxCompute和Hologres之间的网络连通性。
• 确保您具有足够的权限来创建和修改MaxCompute和Hologres表。
• 测试SQL查询以确保其正确性。
• 监控任务执行状态，确保数据正确传输。

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：

1. 准备数据源：

   • 确保已在DataWorks中配置了MaxCompute和Hologres的数据源。对于MaxCompute，系统通常已自动关联；对于Hologres，您需要手动配置，包括endpoint、accessId、accessKey、database等参数，确保网络配置正确以保证连通性。
     

2. 创建数据同步任务：

   • 登录DataWorks控制台，进入数据集成页面。
   • 选择创建同步任务，在来源处选择MaxCompute，去向选择Hologres。
   • 填写新任务名称，例如mc_to_holo_data_sync。
     

3. 配置自定义SQL提取数据：

   • 在任务创建界面，选择自定义SQL作为数据提取方式，而不是直接选择表。
   • 编写SQL语句以从MaxCompute中提取所需数据。例如，如果您想提取某表的一部分数据，可以使用类似这样的SQL：SELECT * FROM mc_database.mc_table WHERE condition，确保SQL符合MaxCompute的语法规范。

4. 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。

5. 网络与资源配置：

   • 在网络与资源配置区域，选择已配置好的MaxCompute和Hologres数据源，以及合适的资源组。确保资源组有足够的计算单元(CU)以支持任务运行，至少需要2CU对于整库实时同步任务^[2]。
   • 测试数据源与资源组之间的连通性，确保网络配置无误。

6. 高级设置与验证：

   • 根据需求配置冲突处理模式（如Replace、Update或Ignore）、列映射、分区信息等高级设置^[3]。
   • 在完成所有配置后，先进行连通性和预检查，确保任务配置无误，再启动同步任务。

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

参考文档

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