JSON数据从OSS迁移至MaxCompute

本文为您介绍如何通过DataWorks数据集成,将JSON数据从OSS迁移至MaxCompute,并使用MaxCompute内置字符串函数GET_JSON_OBJECT提取JSON信息。

前提条件

  • 开通MaxCompute

  • 在DataWorks上完成创建业务流程,本例使用DataWorks简单模式。详情请参见创建业务流程

  • 将JSON文件重命名为后缀为.txt的文件,并上传至OSS。本文中OSS Bucket地域为华东2(上海)。示例文件如下。

    {
        "store": {
            "book": [
                 {
                    "category": "reference",
                    "author": "Nigel Rees",
                    "title": "Sayings of the Century",
                    "price": 8.95
                 },
                 {
                    "category": "fiction",
                    "author": "Evelyn Waugh",
                    "title": "Sword of Honour",
                    "price": 12.99
                 },
                 {
                     "category": "fiction",
                     "author": "J. R. R. Tolkien",
                     "title": "The Lord of the Rings",
                     "isbn": "0-395-19395-8",
                     "price": 22.99
                 }
              ],
              "bicycle": {
                  "color": "red",
                  "price": 19.95
              }
        },
        "expensive": 10
    }

将JSON数据从OSS迁移至MaxCompute

  1. 新增OSS数据源。详情请参见配置OSS数据源

  2. 在DataWorks上新建数据表,用于存储迁移的JSON数据。

    1. 登录DataWorks控制台,单击左侧导航栏的数据建模与开发 > 数据开发,在下拉框中选择对应工作空间后单击进入数据开发

    2. 数据开发页面,鼠标悬停至

      image..png

      图标,单击新建表 > 

    3. 新建表对话框中,选择相应的路径,输入名称,单击新建

      说明

      如果绑定多个实例,则需要选择MaxCompute引擎实例。

    4. 在表的编辑页面,单击DDL

    5. DDL模式对话框,输入如下建表语句,单击生成表结构

      create table mqdata (mq_data string);
    6. 确认操作对话框中,单击确认

    7. 生成表结构后,在基本属性模块输入表的中文名,并分别单击提交到开发环境提交到生产环境

      说明

      如果您使用的是简单模式的工作空间,仅单击提交到生产环境即可。

  3. 新建离线同步节点。

    1. 进入数据开发页面,右键单击指定业务流程,选择新建节点 > 数据集成 > 离线同步

    2. 新建节点对话框中,输入节点名称,并单击确认

    3. 在顶部菜单栏上,单击

      转化脚本

      图标。

    4. 在脚本模式下,单击顶部菜单栏上的

      **

      图标。

    5. 导入模板对话框中选择来源类型数据源目标类型数据源,并单击确定

    6. 修改JSON代码后,单击

      运行

      按钮。

      示例代码如下。

      {
          "type": "job",
          "steps": [
              {
                  "stepType": "oss",
                  "parameter": {
                      "fieldDelimiterOrigin": "^",
                      "nullFormat": "",
                      "compress": "",
                      "datasource": "OSS_userlog",
                      "column": [
                          {
                              "name": 0,
                              "type": "string",
                              "index": 0
                          }
                      ],
                      "skipHeader": "false",
                      "encoding": "UTF-8",
                      "fieldDelimiter": "^",
                      "fileFormat": "binary",
                      "object": [
                          "applog.txt"
                      ]
                  },
                  "name": "Reader",
                  "category": "reader"
              },
              {
                  "stepType": "odps",
                  "parameter": {
                      "partition": "",
                      "isCompress": false,
                      "truncate": true,
                      "datasource": "odps_first",
                      "column": [
                          "mqdata"
                      ],
                      "emptyAsNull": false,
                      "table": "mqdata"
                  },
                  "name": "Writer",
                  "category": "writer"
              }
          ],
          "version": "2.0",
          "order": {
              "hops": [
                  {
                      "from": "Reader",
                      "to": "Writer"
                  }
              ]
          },
          "setting": {
              "errorLimit": {
                  "record": ""
              },
              "speed": {
                  "concurrent": 2,
                  "throttle": false
              }
          }
      }

结果验证

新建ODPS SQL节点。

  1. 右键单击业务流程,选择新建节点 > MaxCompute ODPS SQL

  2. 新建函数对话框中,输入函数名称,单击新建

  3. 在ODPS SQL节点编辑页面输入如下语句。

    --查询表mq_data数据。
    SELECT * from mqdata;
    --获取JSON文件中的EXPENSIVE值。
    SELECT GET_JSON_OBJECT(mqdata.MQdata,'$.expensive') FROM mqdata;
  4. 单击

    **

    图标运行代码。

  5. 您可以在运行日志查看运行结果。

<think>嗯,用户的问题是关于如何在DataWorks中通过MaxCompute从生产环境加载表数据。首先,我需要回忆一下DataWorks和MaxCompute的基本概念和它们之间的关系。DataWorks是一个大数据开发治理平台,而MaxCompute是阿里云的大数据计算服务,通常用于数据仓库和离线数据处理。用户在DataWorks中使用MaxCompute来处理数据是很常见的场景。 接下来,用户提到的是生产环境下的数据加载,这可能涉及到数据同步、任务调度、权限管理等方面。根据之前的引用内容,用户提供的引用[1]提到了使用DataWorks的数据同步功能将MaxCompute数据迁移OSS,这可能和用户的问题相关,但用户现在需要的是从生产环境加载表数据MaxCompute,或者从MaxCompute中导出到其他地方? 不过用户的问题更具体的是“加载表数据”,可能是指如何将生产环境中的数据导入到MaxCompute表中。通常,数据加载可能涉及数据同步任务,比如从不同的数据源(如RDS、OSS、日志服务等)将数据同步到MaxCompute表中。因此,步骤可能包括配置数据源、创建同步任务、字段映射、调度配置等。 根据引用[2],提到了元数据的管理和中间层的构建,这可能涉及到数据仓库的架构,但用户的问题更偏向于操作层面,如何实际执行数据加载。因此,需要分步骤说明如何在DataWorks中创建同步任务,选择正确的数据源和目标表,处理字段映射,设置调度参数等。 另外,权限管理也是关键点,生产环境通常有严格的权限控制,用户可能需要确保有正确的权限访问生产环境的数据源和MaxCompute表。同时,数据同步任务的运维监控也很重要,确保任务成功执行并及时处理异常。 可能还需要考虑数据同步的方式,比如全量同步还是增量同步,不同的业务场景可能需要不同的策略。例如,全量同步适用于数据量小或需要定期更新的情况,而增量同步则适用于数据量大且频繁更新的情况,这可以通过配置同步任务的where条件或使用时间分区来实现。 最后,用户可能需要具体的教程步骤,所以回答需要详细说明每个步骤的操作,例如在DataWorks控制台中如何导航到数据集成,如何配置任务,如何测试运行等。同时,引用相关的帮助文档或最佳实践作为参考,比如引用阿里云官方文档中的说明,确保信息的准确性。</think>### 在DataWorks中通过MaxCompute加载生产环境表数据的步骤 #### **1. 配置数据源** - **生产环境数据源准备** 确保生产环境数据源(如RDS、OSS、本地文件等)已与DataWorks网络互通,并完成数据源注册。例如,若数据源为RDS,需在DataWorks的**数据集成**模块添加RDS数据源配置,填写IP、端口、账号密码等信息[^2]。 - **MaxCompute项目绑定** 在DataWorks工作空间中绑定目标MaxCompute项目,确保拥有对应表的读写权限(如`Create Table`、`Select`、`Insert`权限)[^1]。 #### **2. 创建同步任务** - **进入数据集成模块** 在DataWorks控制台,选择**数据开发 > 数据集成 > 离线同步**,单击**新建离线同步任务**。 - **选择数据源与目标表** - **来源端**:选择生产环境的数据源(如RDS表、OSS文件路径)。 - **目标端**:选择MaxCompute表(需提前在MaxCompute中建表,字段类型与源数据匹配)。 ```sql -- 示例:MaxCompute建表语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS prod_table ( id STRING, value BIGINT, create_time STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING); ``` - **配置字段映射** 拖动字段连线或手动配置源字段与目标字段的映射关系。若存在字段类型不匹配,需通过转换函数(如`CAST(value AS STRING)`)处理。 #### **3. 设置同步策略** - **全量同步** 直接读取源表全部数据写入MaxCompute,适用于初始化或低频更新场景。 ```json // 任务配置示例(JSON) { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "querySql": "SELECT * FROM source_table" } }, "writer": { "name": "odpswriter", "parameter": { "partition": "dt=${bizdate}" } } } ``` - **增量同步** 通过**where条件**或**时间戳字段**过滤增量数据。例如: ```sql -- 按时间增量同步 SELECT * FROM source_table WHERE update_time > '${last_sync_time}'; ``` #### **4. 调度与运维** - **调度配置** 在任务右侧**调度配置**中设置定时执行策略(如每日00:00执行),并配置依赖的上游节点(如前置数据清洗任务)。 - **任务监控** 在**运维中心 > 周期任务实例**中查看任务运行状态,排查`Fail`状态的任务日志(常见问题:网络超时、权限不足、字段类型错误)。 #### **5. 数据校验** - 通过DataWorks的**数据质量**模块配置校验规则,例如: - 目标表记录数是否与源表一致 - 关键字段的非空校验 - 数值型字段的波动阈值检测 --- ###
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