前提

• 必须是同一阿里云region的Data Lake Analytics（DLA）到AnalyticDB的才能进行清洗操作；
• 开通并初始化了该region的DLA服务；
• 开通并购买了AnalyticDB的实例，实例规模和数据清洗速度强相关，与AnalyticDB的实例资源规模基本成线性比例关系。

整体执行流程示意图：

步骤 1：在AnalyticDB中为DLA开通一个VPC访问点

DLA在上海region的VPC参数信息：

• 可用区：cn-shanghai-d
• VPC id: vpc-uf6wxkgst74es59wqareb
• VSwitch id: vsw-uf6m7k4fcq3pgd0yjfdnm

在AnalyticDB中为DLA创建VPC的专有网络，注意，要使用MySQL命令行连接AnalyticDB的经典网络链接，执行：

alter database txk_cldsj set zone_id='xxx' vpc_id='xxx' vswitch_id='xxx';

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

其中，“zone_id”、“vpc_id”和“vswitch_id”分别填同region的DLA对应的VPC id和VSwitch id，见上表。

命令执行成功后，刷新DMS for AnalyticDB控制台页面，应该能看到一个VPC的URL。

步骤 2：在AnalyticDB中创建好目标的实时表

-- 例如：

-- 目标表为实时维度表：
CREATE DIMENSION TABLE etl_ads_db.etl_ads_dimension_table (
  col1 INT, 
  col2 STRING, 
  col3 INT, 
  col4 STRING,
  primary key (col1)
)
options (updateType='realtime');

-- 目标表为实时分区表：
CREATE TABLE etl_ads_db.etl_ads_partition_table (
  col1 INT, 
  col2 INT, 
  col3 INT, 
  col4 INT, 
  col5 DOUBLE, 
  col6 DOUBLE, 
  col7 DOUBLE
  primary key (col1, col2, col3, col4)
)
PARTITION BY HASH KEY(col1)
PARTITION NUM 32
TABLEGROUP xxx_group
options (updateType='realtime');

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

步骤 3：在DLA中创建好与AnalyticDB目标表映射的表

DLA中的表名、列名与AnalyticDB目标表对应同名

这种情况下，建表语句会比较简单。
其中，如下参数需要指明：

-- 目标AnalyticDB
LOCATION = 'jdbc:mysql://etl_ads_db-e85fbfe8-vpc.cn-shanghai-1.ads.aliyuncs.com:10001/etl_ads_db'

-- 目标AnalyticDB的访问用户名
USER='xxx'

-- 目标AnalyticDB的访问密码
PASSWORD='xxx'

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

CREATE SCHEMA `etl_dla_schema` WITH DBPROPERTIES 
( 
  CATALOG = 'ads', 
  LOCATION = 'jdbc:mysql://etl_ads_db-e85fbfe8-vpc.cn-shanghai-1.ads.aliyuncs.com:10001/etl_ads_db',
  USER='xxx',
  PASSWORD='xxx'
);

USE etl_dla_schema;

CREATE EXTERNAL TABLE etl_ads_dimension_table (
  col1 INT, 
  col2 VARCHAR(200), 
  col3 INT, 
  col4 VARCHAR(200),
  primary key (col1)
);

CREATE EXTERNAL TABLE etl_ads_partition_table (
  col1 INT, 
  col2 INT, 
  col3 INT, 
  col4 INT, 
  col5 DOUBLE, 
  col6 DOUBLE, 
  col7 DOUBLE
  primary key (col1, col2, col3, col4)
)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

步骤 4：在DLA中创建表指向源OSS数据

CREATE SCHEMA oss_data_schema with DBPROPERTIES(
  LOCATION = 'oss://my_bucket/',
  catalog='oss'
);

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dla_table_1 (
    col_1 INT, 
    col_2 VARCHAR(200), 
    col_3 INT, 
    col_4 VARCHAR(200)
) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' 
STORED AS TEXTFILE 
LOCATION 'oss://my_bucket/oss_table_1';


CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dla_table_2 (
  col_1 INT, 
  col_2 INT, 
  col_3 INT, 
  col_4 INT, 
  col_5 DOUBLE, 
  col_6 DOUBLE, 
  col_7 DOUBLE
) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' 
STORED AS TEXTFILE 
LOCATION 'oss://my_bucket/oss_table_2';

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

步骤 5：在DLA中执行INSERT FROM SELECT语句

INSERT FROM SELECT通常为长时运行任务，建议通过异步执行方式：
注意：用MySQL命令行执行时，连接时，需要在命令行指定-c参数，用来识别MySQL语句前的hint：

mysql -hxxx -Pxxx -uxxx -pxxx db_name -c

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

示例：

-- 执行OSS到AnalyticDB的全量数据插入
/*+run-async=true*/
INSERT INTO etl_dla_schema.etl_dla_dimension_table 
SELECT * FROM oss_data_schema.dla_table_1;

-- 执行OSS到AnalyticDB的数据插入，包含对OSS数据的筛选逻辑
/*+run-async=true*/
INSERT INTO etl_dla_schema.etl_dla_partition_table (col_1, col_2, col_3, col_7)
SELECT col_1, col_2, col_3, col_7 
FROM oss_data_schema.dla_table_2 
WHERE col_1 > 1000 
LIMIT 10000;

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

注意：

• 如果在INSERT INTO子句和SELECT子句中没有指定列信息，请确保源表和目标表的列定义顺序一致，且类型对应匹配；
• 如果在INSERT INTO子句和SELECT子句中指定了列的信息，请确保两者中的列的顺序符合业务需要的匹配顺序，且类型对应匹配。

如果在DMS for Data Lake Analytics控制台(https://datalakeanalytics.console.aliyun.com/)执行，请选择“异步执行”。

然后可以从“执行历史” 中，点击“刷新”，查看任务的执行状态。
异步执行INSERT FROM SELECT语句，会返回一个task id，通过这个task id，可以轮询任务执行情况，如果status为“SUCCESS”，则任务完成：

SHOW query_task WHERE id = '26c6b18b_1532588796832'

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

注意事项

• AnalyticDB为主键覆盖逻辑，整个INSERT FROM SELECT的ETL任务失败，用户需要整体重试；
• AnalyticDB消费数据有一定延时，在AnalyticDB端查询写入数据时，会有一定的延迟可见，具体延迟时间取决于AnalyticDB的资源规格；
• 建议将ETL任务尽量切成小的单位批次执行，比如，OSS数据200GB，在业务允许的情况下，200GB的数据切成100个文件夹，每个文件夹2GB数据，对应DLA中建100张表，100张表分别做ETL，单个ETL任务失败，可以只重试单个ETL任务；
• ETL任务结束后，视情况删除DLA中的表，包括映射AnalyticDB中的表、以及指向OSS数据的表。