MaxCompute_2_MaxCompute数据迁移文档

摘要： 乍一看标题会以为是不是作者写错了怎么会有从MaxCompute到MaxCompute迁移数据的场景呢在实际使用中已经有客户遇到了这种场景比如两个网络互通的专有云环境之间数据迁移、公共云数加DataIDE上两个云账号之间数据迁移、还有网络不通的两个MaxCompute项目数据迁移等等下面我们逐个场景介绍。

 

免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps

 

 乍一看标题会以为是不是作者写错了，怎么会有从MaxCompute到MaxCompute迁移数据的场景呢？在实际使用中已经有客户遇到了这种场景，比如：两个网络互通的专有云环境之间数据迁移、公共云数加DataIDE上两个云账号之间数据迁移、还有网络不通的两个MaxCompute项目数据迁移等等，下面我们逐个场景介绍。

 

场景一：两个网络互通的专有云MaxCompute环境之间数据迁移

 

    这种场景需要先从源MaxCompute中导出元数据DDL，在目标MaxCompute中初始化表，然后借助DataX工具完成数据迁移，步骤如下：

 

1.   安装配置ODPS客户端

https://help.aliyun.com/document_detail/27804.html

 

2.   安装配置Datax客户端

下载DataX工具包，下载后解压至本地某个目录，修改权限为755，进入bin目录，即可运行样例同步作业：

 

$ tar zxvf datax.tar.gz $ sudo chmod -R 755 {YOUR_DATAX_HOME} $ cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin $ python datax.py ../job/job.json

 

3.   表结构迁移

 

3.1 从ODPS中导出某个表的建表语句，可用来测试数据同步。

 

export table table_name;

 

DDL:createtableIFNOTEXISTS` date_timestame ` (`id` datetime comment "") partitioned by(pt string comment ""); altertable` date_timestame `addIFNOTEXISTS partition(dt='20161001'); altertable` date_timestame `addIFNOTEXISTS partition(dt='20161101'); altertable` date_timestame `addIFNOTEXISTS partition(dt='20161201'); altertable` date_timestame `addIFNOTEXISTS partition(dt='20170101');

 

3.2 从ODPS批量导出建表语句。

 

export <projectname><local_path>;

 

3.3 将建表语句在目标ODPS的project下执行，即可完成表结构创建。

 

4.   数据迁移

 

 从源ODPS读取数据写入到目标ODPS，先按照“表结构迁移”在目标ODPS创建一个表，做DataX数据同步验证。

 

4.1 、创建作业的配置文件（json格式）

 

    可以通过命令查看配置模板： python datax.py -r {YOUR_READER} -w {YOUR_WRITER}

odps2odps.json样例（填写相关参数，odpsServer/ tunnelServer要改成源/目标ODPS配置）：

{ "job": { "setting": { "speed": { "channel": 1 } }, "content": [ { "reader": { "name": "odpsreader", "parameter": { "accessId": "${srcAccessId}", "accessKey": "${srcAccessKey}", "project": "${srcProject}", "table": "${srcTable}", "partition": ["pt=${srcPartition}"], "column": [ "*" ], "odpsServer": "http://service.odpsstg.aliyun-inc.com/stgnew", "tunnelServer": "http://tunnel.odpsstg.aliyun-inc.com" } }, "writer": { "name": "odpswriter", "parameter": { "accessId": "${dstAccessId}", "accessKey": "${dstAccessKey}", "project": "${dstProject}", "table": "${dstTable}", "partition": "pt", "column": [ "*" ], "odpsServer": "http://service.odpsstg.aliyun-inc.com/stgnew", "tunnelServer": "http://tunnel.odpsstg.aliyun-inc.com" } } } ] } }

 

4.2 启动DataX

 

$ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN} $ python datax.py ./odps2odps.json

 

同步结束，显示日志如下：

 

4.3 、批量迁移

 

根据导出的表结构批量生成DataX同步脚本，我会协助完成。

 

场景二：公共云数加DataIDE上两个云账号之间数据迁移

 

 这个场景比较容易理解，比如一个公司很可能会申请多个云账号，假如每个云账号都开通了MaxCompute，很可能就会碰到两个云账号的MaxCompute之间数据迁移。公共云上都借助于DataIDE使用MaxCompute，而DataIDE上面本身提供了数据同步任务，我们通过配置数据同步任务即可很容易的完成数据迁移。执行步骤如下：

 

1、在其中一个MaxCompute项目空间项目管理中添加数据源，该数据源为另一个云账号的MaxCompute项目空间。

 

2、在DataIDE数据开发中新建“数据同步”任务，如果目标数据源中表还不存在，可以点击“快速建ODPS表”，配置字段映射等。

 

3、保存之后点击“测试运行”即可。

 

场景三：网络不通的两个MaxCompute环境数据迁移

 

 这种场景做数据同步局限性比较大，由于网络不通，数据迁移必须要在中间落盘后再写入，所以当数据量比较大时要考虑磁盘容量、带宽等问题。步骤如下：

 

1、首先也是要先将源MaxCompute项目空间的DDL导出并在目标项目空间创建表，操作同场景一。

export <projectname><local_path>;

 

2、安装配置ODPS客户端，操作同场景一。

 

3、通过ODPS CLT中的tunnel命令实现数据的导出。命令参考：

 

Example:

tunnel download test_project.test_table log.txt

 

4、通过ODPS CLT中的tunnel命令实现数据的导入。命令参考：

 

Example:

tunnel upload log.txt test_project.test_table

 

原文链接

阅读更多干货好文，请关注扫描以下二维码：