ADB与maxcompute定位问题

Question

ADB 和maxcompute定位问题
1.公司目前有ADB数据库，用于报表的查询和分析；
2.maxcompute用于计算。
业务系统都是有零售的、供应链的。
如果把所有的业务数据都一键全量同步到maxcompute，后续的增量更新怎么搞，要手工建立每个表的增量更新吗？这样工作量太大了，是否有好的办法，类似一键全量更新一样把增量更新做了。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以，针对您的需求，我会详细介绍如何在阿里云环境下实现从ADB到MaxCompute的全量及增量数据同步策略，并尽量简化操作流程。以下是详细的解决方案：

1. 全量数据同步

一键全量同步方案

• 使用DataWorks进行全量同步
  • 登录阿里云DataWorks控制台，创建一个数据集成（Data Integration，DI）作业。
  • 在新建数据同步任务时，选择ADB作为源数据源，并配置相应的数据库连接信息。
  • 设定MaxCompute作为目标数据源，并配置对应的项目和表信息。
  • 设置全量数据同步任务的规则，包括表映射、分区设置（如有需要）、字段转换等。
  • 启动任务执行全量导入。

// 假设以下是一个简化的DataWorks DI配置示例：
// ADB到MaxCompute的全量同步任务配置
source:
  type: adb
  jdbcUrl: "jdbc:mysql://your-adb-endpoint:port/database"
  table: source_table
  username: your_adb_username
  password: your_adb_password

sink:
  type: odps
  endpoint: http://your-maxcompute-endpoint.cn-hangzhou.maxcompute.aliyuncs.com
  project: maxcompute_project_name
  table: target_table
  accessId: your_access_id
  accessKey: your_access_key

job:
  setting:
    fullDump: true

2. 增量数据同步

基于时间戳或唯一标识的增量同步

• 使用DataWorks增量同步功能
  • 对于支持主键或时间戳的业务表，您可以在DataWorks中配置基于这些列的增量同步任务。
  • 假设每张表都有update_time或id作为区分增量数据的关键字段，那么可以设置过滤条件来仅同步新增或修改的数据。

// 增量同步示例配置
source:
  ...
  filter: "update_time > 'last_synced_timestamp'"

sink:
  ...

job:
  setting:
    fullDump: false
    column: update_time
    mode: increment

使用CDC（Change Data Capture）

• 如果业务系统支持数据库级别的CDC，比如ADB可能提供了CDC功能，则可以通过监听数据库的日志或者binlog来捕获实时变化。
• 将捕获的变化数据通过DataWorks或其他数据同步工具，例如阿里云的LogHub、DataHub等服务，传输到MaxCompute进行实时或准实时同步。

周期性检查点同步

• 若ADB不支持CDC，可以定期（比如每天凌晨）执行一次全量备份加上上一次同步以来的增量数据同步。
• 对于ADB中的每张表，记录上次同步的时间点或最大ID，在下次同步时作为筛选条件，仅获取这段时间内的新增或更新的数据。

3. 自动化与批量化管理

• 使用DataWorks的工作流编排能力，可以创建自动化调度任务链，设定按固定时间间隔或按照业务事件触发同步任务，以此减少手动操作的工作量。

总结

通过合理利用阿里云提供的DataWorks服务以及相关的数据同步组件，可以有效解决从ADB到MaxCompute的全量与增量数据同步问题。自动化的数据同步不仅能够确保时效性，也能大大降低运维成本。对于具体的实施细节，建议结合实际业务场景和数据特点进行细致设计和测试。同时，充分阅读阿里云官方文档以获得最新的最佳实践和操作指南。