本文介绍如何使用DataWorks数据同步功能，将消息队列Kafka版集群上的数据迁移至阿里云大数据计算服务MaxCompute，方便您对离线数据进行分析加工。

前提条件

在开始本教程前，确保您已完成以下操作：

  • 确保消息队列Kafka版集群运行正常。本文以部署在华东1（杭州）地域（Region）的集群为例。
  • 开通MaxCompute。
  • 开通DataWorks。
  • 创建项目空间。本文以在华东1（杭州）地域创建名为bigdata_DOC的项目为例。

背景信息

大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）是一种大数据计算服务，能提供快速、完全托管免运维的EB级云数据仓库解决方案。

DataWorks是基于MaxCompute计算和存储，提供工作流可视化开发、调度运维托管的一站式海量数据离线加工分析平台。在数加（一站式大数据平台）中，DataWorks控制台即为MaxCompute控制台。MaxCompute和DataWorks一起向用户提供完善的ETL和数仓管理能力，以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，保障数据安全。

本教程旨在帮助您使用DataWorks，将消息队列Kafka版中的数据导入至MaxCompute，来进一步探索大数据的价值。

步骤一：准备Kafka数据

  1. 登录消息队列Kafka版控制台创建Topic和Consumer Group，分别命名为testkafka和console-consumer。具体步骤参见步骤三：创建资源。本示例中，Consumer Group console-consumer将用于消费Topic testkafka中的数据。
  2. 向Topic testkafka中写入数据。由于消息队列Kafka版用于处理流式数据，您可以持续不断地向其中写入数据。为保证测试结果，建议您写入10条以上的数据。您可以直接在控制台使用发送消息功能来写入数据，也可以使用消息队列Kafka版的SDK收发消息。详情参见使用SDK收发消息。
  3. 为验证写入数据生效，您可以在控制台查询消息，看到之前写入Topic中的数据。

步骤二：创建DataWorks表

您需创建DataWorks表，以保证大数据计算服务MaxCompute可以顺利接收消息队列Kafka版数据。本例中为测试便利，使用非分区表。

  1. 登录DataWorks控制台，在工作空间区域，单击目标工作空间的进入数据开发。
  2. 在左侧导航栏单击表管理，然后单击新建图标。新建
  3. 在新建表对话框，输入表名testkafk，然后单击提交。
  4. 在创建的表页面，单击DDL模式。
  5. 在DDL模式对话框，输入以下建表语句，单击生成表结构。 
    CREATE TABLE `testkafka` (
    `key` string,
    `value` string,
    `partition1` string,
    `timestamp1` string,
    `offset` string,
    `t123` string,
    `event_id` string,
    `tag` string
) ;

    建表语句中的每一列对应DataWorks数据集成Kafka Reader的默认列。

    • key：表示消息的Key。
    • value：表示消息的完整内容 。
    • partition：表示当前消息所在分区。
    • headers：表示当前消息headers信息。
    • offset：表示当前消息的偏移量。
    • timestamp：表示当前消息的时间戳。

    您还可以自主命名，详情参见Kafka Reader。

  6. 单击提交到生产环境。
    详情请参见管理表。

步骤三：同步数据

  1. 新增自定义数据集成资源组。此处创建的ECS实例将用以完成数据同步任务。
  2. 登录DataWorks控制台，在工作空间区域，单击目标工作空间的进入数据开发。
  3. 在左侧导航栏，选择数据开发 > 业务流程 > 数据迁移。
  4. 右键选择数据集成 > 新建数据集成节点 > 数据同步。
  5. 在新建节点对话框，输入节点名称（即数据同步任务名称），然后单击提交。
  6. 在创建的节点页面，选择数据来源的数据源为Kafka，选择数据去向的数据源为ODPS，选择您在步骤二：创建DataWorks表中创建的表。完成上述配置后，请单击框中的按钮，转换为脚本模式，如下图所示。切换脚本模式
  7. 配置脚本，示例如下。 
    {
    "type": "job",
    "steps": [
        {
            "stepType": "kafka",
            "parameter": {
                "server": "47.xxx.xxx.xxx:9092",
                "kafkaConfig": {
                    "group.id": "console-consumer"
                },
                "valueType": "ByteArray",
                "column": [
                    "__key__",
                    "__value__",
                    "__partition__",
                    "__timestamp__",
                    "__offset__",
                    "'123'",
                    "event_id",
                    "tag.desc"
                ],
                "topic": "testkafka",
                "keyType": "ByteArray",
                "waitTime": "10",
                "beginOffset": "0",
                "endOffset": "3"
            },
            "name": "Reader",
            "category": "reader"
        },
        {
            "stepType": "odps",
            "parameter": {
                "partition": "",
                "truncate": true,
                "compress": false,
                "datasource": "odps_first",
                "column": [
                    "key",
                    "value",
                    "partition1",
                    "timestamp1",
                    "offset",
                    "t123",
                    "event_id",
                    "tag"
                ],
                "emptyAsNull": false,
                "table": "testkafka"
            },
            "name": "Writer",
            "category": "writer"
        }
    ],
    "version": "2.0",
    "order": {
        "hops": [
            {
                "from": "Reader",
                "to": "Writer"
            }
        ]
    },
    "setting": {
        "errorLimit": {
            "record": ""
        },
        "speed": {
            "throttle": false,
            "concurrent": 1
        }
    }
}
  8. 在脚本页面，单击配置任务资源组，选择步骤1中创建的自定义资源组，然后单击运行图标。
    配置任务资源

执行结果

完成运行后，运行日志中显示运行成功。运行日志

后续步骤

您可以新建一个数据开发任务运行SQL语句，查看当前表中是否已存在从Kafka同步过的数据。本文以select * from testkafka为例，具体步骤如下：

  1. 在左侧导航栏，选择数据开发 > 业务流程。
  2. 右键选择数据开发 > 新建数据开发节点 > ODPS SQL。
  3. 在新建节点对话框，输入节点名称，然后单击提交。
  4. 在创建的节点页面，输入select * from testkafka，然后单击运行图标。
运行