关于DataHub数据同步的能力支持情况_大数据开发治理平台 DataWorks(DataWorks)-阿里云帮助中心

DataHub数据源作为数据中枢，为您提供读取和写入DataHub数据库的双向通道，能够快速解决海量数据的计算问题。本文为您介绍DataWorks的DataHub数据同步的能力支持情况。

支持的版本

DataHub Reader通过DataHub的Java SDK读取DataHub中的数据，具体使用的Java SDK版本，如下所示。

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.DataHub</groupId>
    <artifactId>aliyun-sdk-DataHub</artifactId>
    <version>2.9.1</version>
</dependency>

DataHub Writer通过DataHub服务的Java SDK向DataHub写入数据，使用的日志服务Java SDK版本如下。

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.datahub</groupId>
    <artifactId>aliyun-sdk-datahub</artifactId>
    <version>2.5.1</version>
</dependency>

使用限制

离线读写

STRING字符串仅支持UTF-8编码，单个STRING列最长允许1MB。

实时读写

实时数据同步任务支持使用Serverless资源组（推荐）和独享数据集成资源组。
实时同步至DataHub时，按源端校验哈希值，同一个哈希值的数据会同步到同一个shard中。

全增量实时写

运行同步任务后，生成的离线同步任务将全量数据写入DataHub，待全量数据执行完成后，启动实时同步任务，将源端增量数据实时同步至目标端。数据写入格式如下：

仅支持将数据写入DataHub Tuple类型的Topic中。关于DataHub TUPLE数据类型说明，详情请参见：数据类型介绍。
实时同步至DataHub会在源表字段基础上，新增5个附加字段，并支持您在配任务配置时，自行添加额外的字段。最终发送给DataHub的消息格式，详情请参见：附录：DataHub消息格式。

支持的字段类型

DataHub同步数据时，会根据DataHub Field的数据类型同步到对应的数据类型中，DataHub仅支持BIGINT、STRING、BOOLEAN、DOUBLE、TIMESTAMP、DECIMAL数据类型。

创建数据源

在进行数据同步任务开发时，您需要在DataWorks上创建一个对应的数据源，操作流程请参见创建并管理数据源，详细的配置参数解释可在配置界面查看对应参数的文案提示。

数据同步任务开发

数据同步任务的配置入口和通用配置流程可参见下文的配置指导。

单表离线同步任务配置指导

操作流程请参见通过向导模式配置离线同步任务、通过脚本模式配置离线同步任务。
脚本模式配置的全量参数和脚本Demo请参见下文的附录：脚本Demo与参数说明。

单表、整库实时同步任务配置指导

操作流程请参见DataStudio侧实时同步任务配置。

说明

DataHub不同数据类型对应操作的支持情况，不同数据类型的分片策略、数据格式及相关消息示例。详情请参见：附录：DataHub消息格式。

单表、整库全增量（实时）同步配置指导

操作流程请参见数据集成侧同步任务配置。

常见问题

写入DataHub时，一次性写入数据超限导致写入失败如何处理？

附录：脚本Demo与参数说明

离线任务脚本配置方式

如果您配置离线任务时使用脚本模式的方式进行配置，您需要按照统一的脚本格式要求，在任务脚本中编写相应的参数，详情请参见通过脚本模式配置离线同步任务，以下为您介绍脚本模式下数据源的参数配置详情。

Reader脚本Demo

{
    "type":"job",
    "version":"2.0",//版本号
    "steps":[
        {
         "job": {
           "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "DataHubreader",
                    "parameter": {
                        "endpoint": "xxx" //DataHub的endpoint。
                        "accessId": "xxx", //访问DataHub的用户accessId。
                        "accessKey": "xxx", //访问DataHub的用户accessKey。
                        "project": "xxx", //目标DataHub的项目名称。
                        "topic": "xxx" //目标DataHub的topic名称。
                        "batchSize": 1000, //一次读取的数据量。
                        "beginDateTime": "20180910111214", //数据消费的开始时间位点。
                        "endDateTime": "20180910111614", //数据消费的结束时间位点。
                        "column": [
                            "col0",
                            "col1",
                            "col2",
                            "col3",
                            "col4"
                                  ]
                                }
                           },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": false
                                 }
                            }
             }
           ]
         }
       }
     ],
    "setting":{
        "errorLimit":{
            "record":"0"//错误记录数
        },
        "speed":{
            "throttle":true,//当throttle值为false时，mbps参数不生效，表示不限流；当throttle值为true时,表示限流。
            "concurrent":1,//并发数
            "mbps":"12"//限流，此处1mbps = 1MB/s。
        }
    },
    "order":{
        "hops":[
            {
                "from":"Reader",
                "to":"Writer"
            }
        ]
    }
}

Reader脚本参数

参数	描述	是否必选
endpoint	DataHub的endpoint。	是
accessId	访问DataHub的用户accessId。	是
accessKey	访问DataHub的用户accessKey。	是
project	目标DataHub的项目名称。project是DataHub中的资源管理单元，用于资源隔离和控制。	是
topic	目标DataHub的topic名称。	是
batchSize	一次读取的数据量，默认为1,024条。	否
beginDateTime	数据消费的开始时间位点。该参数是时间范围（左闭右开）的左边界，yyyyMMddHHmmss格式的时间字符串，可以和DataWorks的调度时间参数配合使用。说明 beginDateTime和endDateTime需要互相组合配套使用。	是
endDateTime	数据消费的结束时间位点。该参数是时间范围（左闭右开）的右边界，yyyyMMddHHmmss格式的时间字符串，可以和DataWorks的调度时间参数配合使用。说明 beginDateTime和endDateTime需要互相组合配套使用。	是

Writer脚本Demo

{
    "type": "job",
    "version": "2.0",//版本号。
    "steps": [
        { 
            "stepType": "stream",
            "parameter": {},
            "name": "Reader",
            "category": "reader"
        },
        {
            "stepType": "datahub",//插件名。
            "parameter": {
                "datasource": "",//数据源。
                "topic": "",//Topic是DataHub订阅和发布的最小单位，您可以用Topic来表示一类或者一种流数据。
                "maxRetryCount": 500,//任务失败的重试的最多次数。
                "maxCommitSize": 1048576//待积累的数据Buffer大小达到maxCommitSize大小（单位Byte）时，批量提交至目的端。
                 //datahub侧对于一次request请求写入的数据条数限制是10000条，超出10000条数据会超出限制导致任务出错，请根据您单条数据平均数据量*10000条数据的数据总量来从侧方面进行单次写入datahub的数据条数控制。比如每条数据10 k，那么此参数的设置值要低于10*10000 k。
            },
            "name": "Writer",
            "category": "writer"
        }
    ],
    "setting": {
        "errorLimit": {
            "record": ""//错误记录数。
        },
        "speed": {
            "throttle":true,//当throttle值为false时，mbps参数不生效，表示不限流；当throttle值为true时,表示限流。
            "concurrent":20, //作业并发数。
            "mbps":"12"//限流，此处1mbps = 1MB/s。
        }
    },
    "order": {
        "hops": [
            {
                "from": "Reader",
                "to": "Writer"
            }
        ]
    }
}

Writer脚本参数

参数	描述	是否必选	默认值
accessId	DataHub的accessId。	是	无
accessKey	DataHub的accessKey。	是	无
endPoint	对DataHub资源的访问请求，需要根据资源所属服务，选择正确的域名。详情请参见域名列表。	是	无
maxRetryCount	任务失败的最多重试次数。	否	无
mode	Value是STRING类型时，写入的模式。	是	无
parseContent	解析内容。	是	无
project	项目（Project）是DataHub数据的基本组织单元，一个Project下包含多个Topic。说明 DataHub的项目空间与MaxCompute的项目相互独立，您在MaxCompute中创建的项目不能复用于DataHub，需要单独创建。	是	无
topic	Topic是DataHub订阅和发布的最小单位，您可以用Topic来表示一类或者一种流数据。详情请参见Project及Topic的数量限制。	是	无
maxCommitSize	为提高写出效率，DataX会积累Buffer数据，待积累的数据大小达到maxCommitSize 大小（单位Byte）时，批量提交到目的端。默认是1,048,576，即1 MB数据。另外datahub侧对于一次request请求写入的数据条数限制是10000条，超出10000条数据会超出限制导致任务出错，请根据您单条数据平均数据量*10000条的数据总量来从侧方面进行写入datahub的数据条数控制。	否	1MB