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DataWorks:Fonte de dados do Data Lake Formation (DLF)

Última atualização: Oct 16, 2026

O Alibaba Cloud Data Lake Formation (DLF) é uma plataforma totalmente gerenciada que oferece serviços unificados para gerenciamento de metadados, gerenciamento de armazenamento, gerenciamento de permissões, análise de armazenamento e otimização. O Data Integration do DataWorks pode gravar dados em fontes de dados do DLF. Este tópico explica como configurar e usar uma fonte de dados do Data Lake Formation no DataWorks.

Limitações

Você só pode usar uma fonte de dados do Data Lake Formation no Data Integration e com grupos de recursos serverless.

Criar uma fonte de dados

    1. Acesse o console do DataWorks. Na região de destino, clique em More > Management Center no painel de navegação à esquerda. Selecione um workspace na lista suspensa e clique em Go to Management Center.

    2. Na página Workspace Management, clique em Data Sources no painel de navegação à esquerda para abrir a página de fontes de dados.

  1. Clique em Add Data Source. Na caixa de diálogo exibida, pesquise e selecione DLF. Configure os parâmetros conforme descrito na tabela a seguir.

    Parâmetro

    Descrição

    Data Source Name

    Insira um nome personalizado para a fonte de dados. O nome deve ser exclusivo no workspace, conter apenas letras, dígitos e underscores (_), e não pode começar com um dígito ou um underscore.

    Configuration Mode

    Apenas o Alibaba Cloud Instance Mode é suportado.

    Endpoint

    Selecione o endpoint da instância do mecanismo DLF na lista suspensa. Se o formato da tabela for Iceberg, selecione o endpoint do Iceberg. Exemplo: cn-shanghai-vpc.dlf.aliyuncs.com/iceberg.

    Access identity

    Selecione uma das seguintes opções:

    • Alibaba Cloud Account

    • Alibaba Cloud RAM User

    • Alibaba Cloud RAM Role

    Nota

    Se você selecionar usuário RAM ou função RAM como identidade de acesso, será necessário conceder as seguintes permissões ao usuário RAM ou à função RAM:

    DLF data catalog

    Selecione um catálogo de dados do DLF na mesma região do seu workspace do DataWorks.

    Database Name

    Selecione um banco de dados no catálogo de dados.

    Após configurar os parâmetros, teste a conectividade com o grupo de recursos serverless. Se o teste for bem-sucedido, clique em Complete Modification. Se falhar, consulte Configuração de conectividade de rede para solucionar o problema.

Criar uma tarefa do Data Integration

Você pode usar uma fonte de dados do Data Lake Formation em uma tarefa do Data Integration do DataWorks. Para mais informações, consulte Sincronizar dados para o Data Lake Formation.

Apêndice: Exemplos de scripts e parâmetros

Configuração de script de tarefa offline

Ao configurar uma tarefa offline usando o editor de código, você deve adicionar os parâmetros ao script da tarefa no formato exigido. Para mais informações, consulte Configurar uma tarefa no editor de código. As seções a seguir descrevem os parâmetros da fonte de dados que você pode usar no editor de código.

Exemplo de script do Reader

{
   "type": "job",
   "version": "2.0",
   "steps": [
      {
         "stepType": "dlf",
         "parameter": {
            "datasource": "guxuan_dlf",
            "table": "auto_ob_3088545_0523",
            "column": [
               "id",
               "col1",
               "col2",
               "col3"
            ],
            "tableType": "table",
            "where": "id > 1"
         },
         "name": "Reader",
         "category": "reader"
      },
      {
         "stepType": "stream",
         "parameter": {
            "print": false
         },
         "name": "Writer",
         "category": "writer"
      }
   ],
   "setting": {
      "errorLimit": {
         "record": "" // The number of error records that are allowed.
      },
      "speed": {
         "throttle": true, // Set to true to enable rate limiting. If set to false, rate limiting is disabled and the mbps parameter is ignored.
         "concurrent": 20, // The number of concurrent threads.
         "mbps": "12" // The maximum data transfer rate. Unit: MB/s.
      }
   },
   "order": {
      "hops": [
         {
            "from": "Reader",
            "to": "Writer"
         }
      ]
   }
}

Parâmetros do script do Reader

Parâmetro

Descrição

Obrigatório

Padrão

datasource

O nome da fonte de dados do DLF.

Sim

N/A

table

O nome da tabela de origem.

Sim

N/A

tableType

O tipo de tabela. Valores válidos: table (tabela Paimon), format-table (tabela Format) e iceberg-table (tabela Iceberg).

Não

table

column

Os nomes das colunas a serem lidas da tabela de origem.

Sim

N/A

where

A condição de filtro.

Não

N/A

Exemplo de script do Writer

{
   "type": "job",
   "version": "2.0",
   "steps": [
      {
         "stepType": "stream",
         "parameter": {
         },
         "name": "Reader",
         "category": "reader"
      },
      {
         "stepType": "dlf",
         "parameter": {
            "datasource": "guxuan_dlf",
            "column": [
               "id",
               "col1",
               "col2",
               "col3"
            ],
            "tableType": "table",
            "table": "auto_ob_3088545_0523"
         },
         "name": "Writer",
         "category": "writer"
      }
   ],
   "setting": {
      "errorLimit": {
         "record": "" // The number of error records that are allowed.
      },
      "speed": {
         "throttle": true, // Set to true to enable rate limiting. If set to false, rate limiting is disabled and the mbps parameter is ignored.
         "concurrent": 20, // The number of concurrent threads.
         "mbps": "12" // The maximum data transfer rate. Unit: MB/s.
      }
   },
   "order": {
      "hops": [
         {
            "from": "Reader",
            "to": "Writer"
         }
      ]
   }
}

Parâmetros do script do Writer

Parâmetro

Descrição

Obrigatório

Padrão

datasource

O nome da fonte de dados do DLF.

Sim

N/A

table

O nome da tabela de destino.

Sim

N/A

tableType

O tipo de tabela. Valores válidos: table (tabela Paimon), format-table (tabela Format) e iceberg-table (tabela Iceberg).

Não

table

column

As colunas na tabela de destino.

Sim

N/A

Network connectivity configuration

Synchronize data to Data Lake Formation

Configure a task in the code editor