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依托我们的网络进军中国市场
提升面向互联网应用的性能和安全性
保障您的中国业务安全无忧
通过强大的数据安全框架保护您的数据资产
申请 ICP 备案的流程解读和咨询服务
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
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将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
快速搭建在线教育平台
提供域名注册、分析和保护服务
云原生 Kubernetes 容器化应用运行环境
以 Kubernetes 为使用界面的容器服务产品,提供符合容器规范的算力资源
安全的镜像托管服务,支持全生命周期管理
多集群环境下微服务应用流量统一管理
提供任意基础设施上容器集群的统一管控,助您轻松管控分布式云场景
高弹性、高可靠的企业级无服务器 Kubernetes 容器产品
敏捷安全的 Serverless 容器运行服务
为虚拟机和容器提供高可靠性、高性能、低时延的块存储服务
一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
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全托管的 NoSQL 结构化数据实时存储服务
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云网络公网、跨域流量统一计费
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基于阿里云专有网络的私有 DNS 解析服务
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防御常见 Web 攻击,缓解 HTTP 泛洪攻击
实现全站 HTTPS,呈现可信的 WEB 访问
为云上应用提供符合行业标准和密码算法等级的数据加解密、签名验签和数据认证能力
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创建、控制和管理您的加密密钥
快速提高应用高可用能力服务
围绕应用和微服务的 PaaS 平台
兼容主流开源微服务生态的一站式平台
多集群环境下微服务应用流量统一管理
Super MySQL 和 PostgreSQL,高度兼容 Oracle 语法
全托管 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB
兼容 Redis® 的缓存和KV数据库
兼容Apache Cassandra、Apache HBase、Elasticsearch、OpenTSDB 等多种开源接口
文档型数据库,支持副本集和分片架构
100%兼容 Apache HBase 并深度扩展,稳定、易用、低成本的NoSQL数据库。
低成本、高可用、可弹性伸缩的在线时序数据库服务
专为搜索和分析而设计,成本效益达到开源的两倍,采用最新的企业级AI搜索和AI助手功能。
一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品
一种快速、完全托管的 TB/PB 级数据仓库
基于 Flink 为大数据行业提供解决方案
基于Qwen和其他热门模型的一站式生成式AI平台,可构建了解您业务的智能应用程
一站式机器学习平台,满足数据挖掘分析需求
高性能向量检索服务,提供低代码API和高成本效益
帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力
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全面的AI计算平台,满足大模型训练等高性能AI计算的算力和性能需求
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基于阿里云深度学习技术,为用户提供图像分割、视频分割、文字识别等离线SDK能力,支持Android、iOS不同的适用终端。
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可智能检测、大数据驱动的综合性反洗钱 (AML) 解决方案
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ECS 预留实例
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实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势自带IP上云
自带公网 IP 地址上云全球网络互联
端到端的软件定义网络解决方案,可推动跨国企业的业务发展全球应用加速
提升面向互联网应用的性能和安全性全球互联网接入
将IDC网关迁移到云端云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势金融科技云数据库解决方案
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加速迁移您的数据到阿里云阿里云上的数据湖
实时存储、管理和分析各种规模和类型的数据数码信贷
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帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来人工智能对话服务
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快速轻松地搭建一站式直播购物平台用于供应链规划的Alibaba Dchain
构建和管理敏捷、智能且经济高效的供应链云胸牌
针对赛事运营的创新型凭证数字服务数字门店中的云 POS 解决方案
将所有操作整合到一个云 POS 系统中元宇宙
元宇宙是下一代互联网人工智能 (AI) 加速
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势数据迁移解决方案
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登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境备份与存档
数据备份、数据存档和灾难恢复用阿里云金融服务加快创新
在云端开展业务,提升客户满意度
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新零售时代下,实现传统零售业转型
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元宇宙是下一代互联网
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0.0.201
数据集成RestAPI Reader插件提供了读取RESTful接口数据的能力,通过配置HTTP请求地址,可获取RestAPI类型的数据源数据(例如获取时间范围内的数据、获取分页数据、循环请求参数获取数据等),并转换为数据集成支持的数据类型,传递给下游Writer插件。本文为您举例介绍常见的RestAPI数据源使用示例。
本文介绍RestAPI的Reader最佳实践,您可以查看Reader脚本参数了解本文示例中各参数的详细解释。
如果您需要配置RestAPI的Writer脚本,请参见Writer脚本Demo和Writer脚本参数。
DataWorks数据集成RestAPI Reader在读取数据和返回读取结果的能力如下。
维度 | 能力支持 |
维度 | 能力支持 |
返回值类型 | 当前仅支持JSON格式的返回结果。 |
读取数据类型 | 支持读取INT、BOOLEAN、DATE、DOUBLE、FLOAT、LONG、STRING数据类型。 |
请求方式 | 支持请求方式为GET和POST的HTTP接口。 |
认证方式 | 支持无认证或者以下三种验证方式:Basic Auth、Token Auth和Aliyun API Signature。您可以根据数据源API实际支持的验证方式选择对应的验证方式并配置验证参数。
|
本实践示例的场景为读取一个RESTful接口数据并写入一个MaxCompute分区表中,其中使用的示例RESTful接口为一个自建的测试GET接口,会根据接口输入的时间范围参数返回该时间范围内读取到的数据。本示例的接口详情如下。
您实际操作时,可根据您使用的接口调整相关配置,本示例的接口仅作为本实践的示例,为您演示实践的操作流程。
接口请求示例:
http://TestAPIAddress:Port/rest/test2?startTime=<StartTime>&endTime=<EndTime>
其中startTime和endTime为请求参数,表示读取数据的时间范围。
返回结果示例:
{
"status": "success",
"totalNum": 187,
"data": [
{
"axis": "series1",
"value": 9191352,
"createTime": "2023-01-04 00:07:20"
},
{
"axis": "series1",
"value": 6645322,
"createTime": "2023-01-04 00:14:47"
},
{
"axis": "series1",
"value": 2078369,
"createTime": "2023-01-04 00:22:13"
},
{
"axis": "series1",
"value": 7325410,
"createTime": "2023-01-04 00:29:30"
},
{
"axis": "series1",
"value": 7448456,
"createTime": "2023-01-04 00:37:04"
},
{
"axis": "series1",
"value": 5808077,
"createTime": "2023-01-04 00:44:30"
},
{
"axis": "series1",
"value": 5625821,
"createTime": "2023-01-04 00:52:06"
}
]
}
其中data为返回的数据存储路径,读取到的数据有3个字段:axis
、value
、createTime
。
接口测试工具调用示例:
本实践将从接口处读取的数据同步至MaxCompute分区表中,因此首先需要创建一张用于存储同步过来的数据的分区表。
分区表配合覆盖写命令,可以实现分区覆盖写的效果,让数据同步任务具备可重跑性,重跑时数据不会重复,并且在进一步做数据分析时,分区表也更易于数据分析。
建表语句如下。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_xiaobo_rest2
(
`axis` STRING
,`value` BIGINT
,`createTime` STRING
)
PARTITIONED BY
(
ds STRING
)
LIFECYCLE 3650;
如果您使用的是标准版的DataWorks,并将创建的分区表提交到生产环境,后续您可以在数据地图中查看到创建的此表。
添加RestAPI数据源。
在DataWorks的工作空间中添加一个RestAPI类型的数据源,操作详情请参见配置RestAPI数据源。核心配置要点如下。
url:配置为RESTful接口的地址。
验证方法:您可以根据数据源API实际支持的验证方式选择对应的验证方式并配置验证参数。
资源组连通性:RestAPI数据源仅支持使用独享数据集成资源组,您需要选择一个独享数据集成资源组,测试数据源与此资源组的连通性。
创建离线同步节点并配置同步任务。
在DataWorks的DataStudio中创建一个离线同步节点,操作详情请参见通过向导模式配置离线同步任务,其中核心配置要点如下。
数据来源配置要点:
数据源:选择上述步骤中创建的RestAPI数据源。
请求Method:本示例接口为GET接口,此处选择GET。
返回数据结构:本示例接口的返回结果为一个JSON数组,此处选择数组数据。
数据存储json路径:本示例接口获取的数据存储于data下,此处配置为data。
请求参数:请求参数与调度参数搭配使用,实现每天同步当天数据的。
请求参数配置为startTime=${extract_day} ${start_time}&endTime=${extract_day} ${end_time}
后续调度配置的调度参数中,新增三个调度参数:extract_day=${yyyy-mm-dd}
、start_time=00:00:00
、end_time=23:59:59
。
假设运行日期为2023-01-05,则extract_day
取值为2023-01-04,请求参数将拼接为:startTime=2023-01-04 00:00:00&endTime=2023-01-04 23:59:59
。
数据去向配置要点:
数据源、表:选择上述步骤中创建的MaxCompute分区表。
分区信息:分区信息和调度参数搭配使用。
分区信息配置为${bizdate}
。
后续调度配置的调度参数中,新增1个调度参数:bizdate=$bizdate
。
假设运行日期为2023-01-05,则分区信息的取值为20230104。
字段映射配置要点:根据接口中的数据定义,填写RestAPI接口中的字段,注意字段名为大小写敏感。添加好字段后,可以使用同名映射或者手动连线的方式,建立列映射。
本实践使用了调度参数,因此完成离线同步任务的配置后,您可以在离线同步节点页面顶部单击带参运行,根据界面提示填写测试的调度参数取值,进行离线同步任务测试。测试运行完成后,您可以在界面下方查看运行日程,检查调度参数取值是否符合预期。
您可以在DataStudio的临时查询中查看数据是否正确同步到了MaxCompute,临时查询的示例语句如下。
select * from ods_xiaobo_rest2 where ds='20230104' order by createtime;
其中ods_xiaobo_rest2为上述步骤中创建的MaxCompute分区表,20230104为测试运行时的分区取值。
运行完成后,您可以在下方的查询结果处查看数据是否正确同步到了MaxCompute。
测试运行与数据检查完成后,您可将离线同步任务提交发布到生产环境,操作详情请参见标准模式工作空间任务发布流程。提交发布成功后,您可以在DataWorks的运维中心中找到这个周期任务,此时可通过补数据的方式,将历史时间段内的数据补上。补数据的功能介绍和操作指导请参见执行补数据并查看补数据实例(新版)。
本实践示例的场景为读取一个RESTful接口数据并写入一个MaxCompute分区表中,其中使用的示例RESTful接口为一个自建的测试GET接口,本示例的接口详情如下。
您实际操作时,可根据您使用的接口调整相关配置,本示例的接口仅作为本实践的示例,为您演示实践的操作流程。
接口请求示例:
http://TestAPIAddress:Port/rest/test1?pageSize=5&pageNum=1
其中pageSize和pageNum为请求参数,表示页长和页号。
返回结果示例:
{
"status": "success",
"totalNum": 304,
"data": [
{
"id": 6,
"name": "测试用户6"
},
{
"id": 7,
"name": "测试用户7"
},
{
"id": 8,
"name": "测试用户8"
},
{
"id": 9,
"name": "测试用户9"
},
{
"id": 10,
"name": "测试用户10"
}
]
}
其中data为返回的数据存储路径,读取到的数据有2个字段:id
、name
。
接口测试工具调用示例:
本实践将从接口处读取的数据同步至MaxCompute分区表中,因此首先需要创建一张用于存储同步过来的数据的分区表。
分区表配合覆盖写命令,可以实现分区覆盖写的效果,让数据同步任务具备可重跑性,重跑时数据不会重复,并且在进一步做数据分析时,分区表也更易于数据分析。
建表语句如下。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_xiaobo_rest1
(
`id` BIGINT
,`name` STRING
)
PARTITIONED BY
(
ds STRING
)
LIFECYCLE 3650;
如果您使用的是标准版的DataWorks,并将创建的分区表提交到生产环境,后续您可以在数据地图中查看到创建的此表。
添加RestAPI数据源。
在DataWorks的工作空间中添加一个RestAPI类型的数据源,操作详情请参见配置RestAPI数据源。核心配置要点如下。
url:配置为RESTful接口的地址。
验证方法:您可以根据数据源API实际支持的验证方式选择对应的验证方式并配置验证参数。
资源组连通性:RestAPI数据源仅支持使用独享数据集成资源组,您需要选择一个独享数据集成资源组,测试数据源与此资源组的连通性。
创建离线同步节点并配置同步任务。
在DataWorks的DataStudio中创建一个离线同步节点,操作详情请参见通过向导模式配置离线同步任务,其中核心配置要点如下。
数据来源配置要点:
数据源:选择上述步骤中创建的RestAPI数据源。
请求Method:本示例接口为GET接口,此处选择GET。
返回数据结构:本示例接口的返回结果为一个JSON数组,此处选择数组数据。
数据存储json路径:本示例接口获取的数据存储于data下,此处配置为data。
请求参数:页长固定,此处配置为pageSize=50
,建议不要单页特别大,会给RestAPI服务端和同步任务带来压力。
请求次数:本示例选择多次请求。
本接口的分页参数是pageNum,选择多次请求后,下方的相关参数配置为:
多次请求对应参数:配置为pageNum。
StartIndex:配置为1。
Step:配置为1。
EndIndex:配置为100。
数据去向配置要点:
数据源、表:选择上述步骤中创建的MaxCompute分区表。
分区信息:分区信息和调度参数搭配使用。
分区信息配置为${bizdate}
。
后续调度配置的调度参数中,新增1个调度参数:bizdate=$bizdate
。
假设运行日期为2023-01-05,则分区信息的取值为20230104。
字段映射配置要点:根据接口中的数据定义,填写RestAPI接口中的字段,注意字段名为大小写敏感。添加好字段后,可以使用同名映射或者手动连线的方式,建立列映射。
本实践使用了调度参数,因此完成离线同步任务的配置后,您可以在离线同步节点页面顶部单击带参运行,根据界面提示填写测试的调度参数取值,进行离线同步任务测试。测试运行完成后,您可以在界面下方查看运行日程,检查调度参数取值是否符合预期。
您可以在DataStudio的临时查询中查看数据是否正确同步到了MaxCompute,临时查询的示例语句如下。
select * from ods_xiaobo_rest1 where ds='20230104' order by id;
其中ods_xiaobo_rest1为上述步骤中创建的MaxCompute分区表,20230104为测试运行时的分区取值。
运行完成后,您可以在下方的查询结果处查看数据是否正确同步到了MaxCompute。
本实践示例的场景为读取一个RESTful接口数据并写入一个MaxCompute分区表中,其中使用的示例RESTful接口为一个自建的测试POST接口,本示例的接口详情如下。
您实际操作时,可根据您使用的接口调整相关配置,本示例的接口仅作为本实践的示例,为您演示实践的操作流程。
接口请求示例:
http://TestAPIAddress:Port/rest/test3
requestBody的格式为JSON。
{
"userId":16,
"startTime":"2023-01-04 00:00:00",
"endTime":"2023-01-04 23:59:59"
}
返回结果示例:
{
"status": "success",
"totalNum": 289,
"data": [
{
"user": {
"id": 16,
"name": "用户16"
},
"axis": "series1",
"value": 8231053,
"createTime": "2023-01-04 00:04:57"
},
{
"user": {
"id": 16,
"name": "用户16"
},
"axis": "series1",
"value": 6519928,
"createTime": "2023-01-04 00:09:51"
},
{
"user": {
"id": 16,
"name": "用户16"
},
"axis": "series1",
"value": 2915920,
"createTime": "2023-01-04 00:14:36"
},
{
"user": {
"id": 16,
"name": "用户16"
},
"axis": "series1",
"value": 7971851,
"createTime": "2023-01-04 00:19:51"
},
{
"user": {
"id": 16,
"name": "用户16"
},
"axis": "series1",
"value": 6598996,
"createTime": "2023-01-04 00:24:30"
}
]
}
其中data为返回的数据存储路径,读取到的数据有5个字段:user.id
、user.name
、axis
、value
、createTime
。
接口测试工具调用示例:
本实践将从接口处读取的数据同步至MaxCompute分区表中,因此首先需要创建一张用于存储同步过来的数据的分区表。
分区表配合覆盖写命令,可以实现分区覆盖写的效果,让数据同步任务具备可重跑性,重跑时数据不会重复,并且在进一步做数据分析时,分区表也更易于数据分析。
建表语句如下。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_xiaobo_rest3
(
`user_id` BIGINT
,`name` STRING
,`axis` STRING
,`value` BIGINT
,`create_time` STRING
)
PARTITIONED BY
(
ds STRING
)
LIFECYCLE 3650;
如果您使用的是标准版的DataWorks,并将创建的分区表提交到生产环境,后续您可以在数据地图中查看到创建的此表。
添加RestAPI数据源。
在DataWorks的工作空间中添加一个RestAPI类型的数据源,操作详情请参见配置RestAPI数据源。核心配置要点如下。
url:配置为RESTful接口的地址。
验证方法:您可以根据数据源API实际支持的验证方式选择对应的验证方式并配置验证参数。
资源组连通性:RestAPI数据源仅支持使用独享数据集成资源组,您需要选择一个独享数据集成资源组,测试数据源与此资源组的连通性。
创建离线同步节点并配置同步任务。
在DataWorks的DataStudio中创建一个离线同步节点,操作详情请参见通过向导模式配置离线同步任务,其中核心配置要点如下。
数据来源配置要点:
数据源:选择上述步骤中创建的RestAPI数据源。
请求Method:本示例接口为POST接口,此处选择POST。
返回数据结构:本示例接口的返回结果为一个JSON数组,此处选择数组数据。
数据存储json路径:本示例接口获取的数据存储于data下,此处配置为data。
Header:本示例的POST接口接受的请求体是JSON格式的,此处配置为{"Content-Type":"application/json"}
。
请求参数:请求参数与调度参数搭配使用,实现每天同步当天数据的。
请求参数配置为
{
"userId":16,
"startTime":"${extract_day} 00:00:00",
"endTime":"${extract_day} 23:59:59"
}
后续调度配置的调度参数中,新增1个调度参数:extract_day=${yyyy-mm-dd}
。
数据去向配置要点:
数据源、表:选择上述步骤中创建的MaxCompute分区表。
分区信息:分区信息和调度参数搭配使用。
分区信息配置为${bizdate}
。
后续调度配置的调度参数中,新增1个调度参数:bizdate=$bizdate
。
假设运行日期为2023-01-05,则分区信息的取值为20230104。
字段映射配置要点:根据接口中的数据定义,填写RestAPI接口中的字段,多个字段可以使用英文点号分隔,注意字段名为大小写敏感。添加好字段后,可以使用同名映射或者手动连线的方式,建立列映射。
本实践使用了调度参数,因此完成离线同步任务的配置后,您可以在离线同步节点页面顶部单击带参运行,根据界面提示填写测试的调度参数取值,进行离线同步任务测试。测试运行完成后,您可以在界面下方查看运行日程,检查调度参数取值是否符合预期。
您可以在DataStudio的临时查询中查看数据是否正确同步到了MaxCompute,临时查询的示例语句如下。
select * from ods_xiaobo_rest3 where ds='20230105' order by create_time;
其中ods_xiaobo_rest3为上述步骤中创建的MaxCompute分区表,20230105为测试运行时的分区取值。
运行完成后,您可以在下方的查询结果处查看数据是否正确同步到了MaxCompute。
本实践示例的场景为循环读取RESTful接口数据并写入一个MaxCompute分区表中,其中使用的示例RESTful接口为一个自建的测试GET接口,会根据日期(date)、省份(province)、城市(city)入参返回相关的温度数据。
您实际操作时,可根据您使用的接口调整相关配置,本示例的接口仅作为本实践的示例,为您演示实践的操作流程。
请求示例:
http://TestAPIAddress:Port/rest/test5?date=2023-01-04&province=zhejiang&city=hangzhou
返回示例:
{
"province": "P1",
"city": "hz",
"date": "2023-01-04",
"minTemperature": "-14",
"maxTemperature": "-7",
"unit": "℃",
"weather": "cool"
}
接口测试工具调用示例:
本实践将从接口处读取的数据同步至MaxCompute分区表中,因此首先需要创建一张参数表,用于存储需要循环的province、city,再创建一张用于存储同步过来的数据的分区表。
分区表配合覆盖写命令,可以实现分区覆盖写的效果,让数据同步任务具备可重跑性,重跑时数据不会重复,并且在进一步做数据分析时,分区表也更易于数据分析。
建表语句如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `citys`
(
`province` STRING ,
`city` STRING
);
insert into citys
select 'shanghai','shanghai'
union all select 'zhejiang','hangzhou'
union all select 'sichuan','chengdu';
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_xiaobo_rest5
(
`minTemperature` STRING ,
`maxTemperature` STRING ,
`unit` STRING ,
`weather` STRING
)
PARTITIONED BY
(
`province` STRING ,
`city` STRING ,
`ds` STRING
)
LIFECYCLE 3650;
如果您使用的是标准版的DataWorks,并将创建的表提交到生产环境,后续您可以在数据地图中查看到创建的此表。
添加RestAPI数据源。
在DataWorks的工作空间中添加一个RestAPI类型的数据源,操作详情请参见配置RestAPI数据源。核心配置要点如下:
url:配置为RESTful接口的地址。
验证方法:您可以根据数据源API实际支持的验证方式选择对应的验证方式并配置验证参数。
资源组连通性:选择指定的资源组,并进行连通性测试。
在数据开发中创建赋值节点setval_citys。具体操作,请参见赋值节点。
核心配置要点如下:
序号 | 说明 |
序号 | 说明 |
① |
|
② | 重跑属性:配置为运行成功或失败后皆可重跑。 |
配置完成后提交发布赋值节点。
在数据开发中创建for-each节点。具体操作,请参见for-each节点。核心配置要点如下:
序号 | 说明 |
序号 | 说明 |
① | 重跑属性:配置为运行成功或失败后皆可重跑。 |
② | 依赖的上游节点:选择前面步骤的节点,即setval_citys节点。 |
③ | 节点上下文参数:选择输入参数的来源。 |
④ | 离线同步节点:配置for-each内部离线同步节点,详情请参见下面步骤。 |
创建离线同步节点并配置同步任务。具体操作,请参见通过向导模式配置离线同步任务。
核心配置要点如下:
序号 | 说明 |
序号 | 说明 |
① | 调度参数配置如下:
|
② | 配置RestAPI请求参数。其中province、city参数来自循环节点。
|
③ | 配置MaxCompute分区参数,其中province参数来自循环节点。
|
④ | 配置MaxCompute分区参数,其中city参数来自循环节点。
|
⑤ | 配置MaxCompute分区参数,其中ds参数来自调度参数。
|
⑥ | 根据接口中的数据定义,填写RestAPI中的字段,注意字段名为大小写敏感。添加好字段后,可以使用同名映射或者手动连线的方式,建立列映射。 |
配置完成后提交发布for-each节点。
在成功提交发布赋值节点和for-each节点后,在运维中心的周期任务中,对赋值节点进行补数据操作。具体操作,请参见执行补数据并查看补数据实例(新版)。
选择补数据的业务日期,选中运行的节点。
任务运行后,在运行日志中查看调度参数渲染是否符合预期。
如图中所示,调度参数渲染正确,数据将被写入MaxCompute表的province=shanghai,city=shanghai,ds=20231215
分区中。
您可以在数据开发的临时查询功能中查看数据是否正确同步到了MaxCompute,临时查询的示例如下:
示例中ods_xiaobo_rest5为上述准备工作中创建的MaxCompute分区表。
SELECT weather
,mintemperature
,maxtemperature
,unit
,province
,city
,ds
FROM ods_xiaobo_rest5
WHERE ds != 1
ORDER BY ds,province,city;
运行完成后,查看数据是否正确同步到MaxCompute中。