基於MaxCompute建立面向Hologres的中繼資料映射和資料同步實踐 - MaxCompute

本文介紹如何基於MaxCompute建立面向Hologres的中繼資料映射和資料同步。

背景資訊

傳統數倉架構將上遊即時或批量資料寫入數倉，並使用OLAP引擎分析（圖示上半部分）。但部分情境需要在MaxCompute中讀取Hologres的資料（圖示下半部分），例如：

即時資料透出與歸檔：資料需要從即時資料源快速透出到業務，完成即時數倉業務需求後，資料歸檔到企業級數倉對應分層和主題域。
業務先行與資料迴流：沒有經過數倉統一處理，先滿足業務需求，但是資料集市穩定後，仍然需要迴流到企業級數倉，和DWD、DWS等融合。

這兩種情境的資料訪問方式包括：

數倉模型迭代完善過程中瀏覽即時數倉中的資料。
即時數倉或資料集市的資料定期歸檔入企業級數倉。
企業級數倉加工後的資料寫入Hologres ADS層，供業務消費。

功能介紹

本教程構建了從MaxCompute到Hologres的中繼資料映射鏈路，具體功能如下：

Schema層級中繼資料映射：可基於RAMRole許可權認證方式，通過外部Schema即時讀取Hologres中繼資料和資料，進行Schema層級的資料訪問。
單表級中繼資料映射：可在Hologres資料目錄中選擇目標表，一鍵自動建立映射Hologres表的MaxCompute外部表格。
資料同步：可將需要周期同步的表一鍵配置為資料同步任務，滿足周期性地向企業級數倉同步的需求。

說明

MaxCompute和Hologres之間的資料類型映射存在差異，Hologres部分資料類型不支援同步至MaxCompute。

資料同步流程

本教程基於使用Flink+Hologres搭建的即時數倉，在Hologres即時數倉的DWD層，增加了MaxCompute映射Hologres Schema、Table，並從DWD層表中同步資料的流程。具體如下：

支援：

通過External Schema映射Hologres的Schema；
通過External Table映射Hologres的Table；
指定Hologres的表進行一次性或周期性資料同步。

操作步驟

前置準備

已開通MaxCompute和DataWorks。
已建立MaxCompute專案，並開啟支援Schema層級。
已建立RAM角色並配置信任策略。
已開通RDS
已開通Hologres
已開通Flink

步驟一：建立RDS MySQL並準備資料來源

重要

RDS MySQL執行個體、Hologres執行個體和Flink執行個體必須位於同一地區的同一可用性區域，且使用的VPC相同。
可以在Realtime Compute控制台，使用網路探測功能檢查Flink工作空間與RDS MySQL、Hologres執行個體之間的網路是否連通。詳情請參見如何進行網路探測。

登入RDS 控制台。
在左側導覽列，選擇實例列表，在左上方選擇地區。
在執行個體列表頁面，單擊建立實例。
本樣本中計費方式選擇隨用隨付，引擎選擇MySQL 8.0。
在執行個體列表頁面，單擊目標執行個體ID/名稱，進入執行個體詳情頁。
在左側導覽列，單擊帳號管理。
建立資料庫登入帳號。

在左側導覽列，單擊資料庫管理。

單擊新建數據庫。配置如下參數：

參數	是否必填	說明	樣本
資料庫（DB）名稱	必填	長度為2~64個字元。以字母開頭，以字母或數字結尾。由小寫字母、數字、底線或中劃線組成。資料庫名稱在執行個體內必須是唯一的。資料庫名稱中如果包含`-`，則建立出的資料庫檔案夾名字中的`-`會變成`@002d`。	`hologres_test`
授權帳號	選填	此處僅會顯示普通帳號。高許可權帳號擁有所有資料庫的所有許可權，無需授權。	`選擇剛剛建立的登入帳號。`

單擊登入資料庫，在左側導覽列選擇資料庫執行個體，雙擊選中已建立的資料庫，在右側SQL Console頁面執行下列語句，建立測試表並寫入測試資料。

CREATE TABLE `orders` (
  order_id bigint not null primary key,
  user_id varchar(50) not null,
  shop_id bigint not null,
  product_id bigint not null,
  buy_fee numeric(20,2) not null,   
  create_time timestamp not null,
  update_time timestamp not null default now(),
  state int not null 
);


CREATE TABLE `orders_pay` (
  pay_id bigint not null primary key,
  order_id bigint not null,
  pay_platform int not null,
  create_time timestamp not null
);


CREATE TABLE `product_catalog` (
  product_id bigint not null primary key,
  catalog_name varchar(50) not null
);

-- 準備資料
INSERT INTO product_catalog VALUES(1, 'phone_aaa'),(2, 'phone_bbb'),(3, 'phone_ccc'),(4, 'phone_ddd'),(5, 'phone_eee');

INSERT INTO orders VALUES
(100001, 'user_001', 12345, 1, 5000.05, '2023-02-15 16:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100002, 'user_002', 12346, 2, 4000.04, '2023-02-15 15:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100003, 'user_003', 12347, 3, 3000.03, '2023-02-15 14:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100004, 'user_001', 12347, 4, 2000.02, '2023-02-15 13:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100005, 'user_002', 12348, 5, 1000.01, '2023-02-15 12:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100006, 'user_001', 12348, 1, 1000.01, '2023-02-15 11:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100007, 'user_003', 12347, 4, 2000.02, '2023-02-15 10:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1);

INSERT INTO orders_pay VALUES
(2001, 100001, 1, '2023-02-15 17:40:56'),
(2002, 100002, 1, '2023-02-15 17:40:56'),
(2003, 100003, 0, '2023-02-15 17:40:56'),
(2004, 100004, 0, '2023-02-15 17:40:56'),
(2005, 100005, 0, '2023-02-15 18:40:56'),
(2006, 100006, 0, '2023-02-15 18:40:56'),
(2007, 100007, 0, '2023-02-15 18:40:56');

步驟二：建立Hologres執行個體並建立資料庫

登入Hologres管理主控台，在左上方選擇地區。
如果沒有執行個體，先購買Hologres執行個體。
- 商品类型選擇獨享執行個體（隨用隨付）
- 執行個體類型選擇計算群組型
- 計算群組預留計算資源選擇64 CU
在實例清單頁面，單擊目標執行個體名稱。
在執行個體詳情頁面，單擊登入執行個體。
單擊上方元数据管理頁簽。
單擊新建數據庫，在彈出的對話方塊中，填寫數據庫名稱，其他參數保持預設。
樣本Hologres資料庫名為holodb。
單擊上面安全中心頁簽。
在左側導覽列選擇用户管理。
- 給AliyunODPSDefaultRole角色授予SuperUser許可權，以確保其具備Hologres的表操作許可權。具體操作請參見使用者管理。
- 為該RAM角色授予執行個體的Developer許可權（僅支援SPM模式）。操作詳情請參見DB管理。

步驟三：在Flink中建立RDS MySQL整庫同步任務-ODS層表

在Flink中建立RDS MySQL整庫同步任務，將RDS MySQL中的資料同步至Hologres資料庫holodb的public Schema下，並使用Hologres的預設計算群組init_warehouse查詢ODS資料。
MySQL需要提前開啟Binlog，可以在RDS MySQL的資料庫中執行show variables like "log_bin";命令，查看Binlog是否開啟。詳情請參見MySQL伺服器配置要求。
建立Session叢集。
1. 登入Flink控制台，在左上方選擇地區。
2. 單擊目標工作空間名稱，然後在左側導覽列，選擇營運中心 > Session 管理。
3. 單擊建立Session叢集。

建立Hologres Catalog

單擊目標工作空間名稱，然後在左側導覽列，選擇資料管理。

在右側Catalog列表介面，單擊建立Catalog。在彈出的建立 Catalog對話方塊裡，選擇Hologres，單擊下一步 並配置如下參數：

參數	是否必填	說明
catalog name	必填	自訂MySQL Catalog名稱。
endpoint	必填	endpoint在Hologres執行個體詳情頁面，網路資訊部分指定VPC處擷取：`hg**cn-cn-2**f-cn-shenzhen-vpc-st.hologres.aliyuncs.com:80`。
dbname	必填	Hologres資料庫名
username	必填	Access Key ID。
password	必填	Access Key Secret。

建立MySQL Catalog

在右側Catalog列表 介面，單擊建立Catalog 。在彈出的建立 Catalog 對話方塊裡，選擇MySQL，單擊下一步 並配置如下參數：

參數	是否必填	說明
catalog name	必填	自訂MySQL Catalog名稱。
hostname	必填	MySQL資料庫的IP地址或者Hostname。可登入RDS MySQL控制台，在資料庫執行個體詳情頁，單擊資料庫連接查看資料庫內網地址、外網地址及內網連接埠。在跨VPC或公網訪問時需要打通網路，詳情請參見網路連通性。
port	預設	串連到伺服器的連接埠，預設為3306。
default database	必填	預設資料庫名稱。
username	必填	串連MySQL資料庫伺服器時使用的使用者名稱。可登入RDS MySQL控制台，在資料庫執行個體詳情頁，單擊帳號管理查看。
password	必填	串連MySQL資料庫伺服器時使用的密碼。可登入RDS MySQL控制台，在資料庫執行個體詳情頁，單擊帳號管理查看。

通過Flink將RDS MySQL資料同步至Hologres中
1. 單擊目標工作空間名稱，然後在左側導覽列，選擇資料開發 > ETL。
2. 在作業草稿頁簽，單擊，建立檔案夾。
3. 右鍵檔案夾，選擇建立流作業，在彈出的新增作業草稿對話方塊，填寫檔案名稱並選擇引擎版本。
```
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS <your hologres catalog>.<hologres database name>    -- 建立catalog時設定了table_property.binlog.level參數，因此通過CDAS建立的所有表都開啟了binlog。
AS DATABASE <your mysql catalog>.<mysql database name> INCLUDING all tables -- 可以根據需要選擇上遊資料庫需要入倉的表。
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;   -- 指定mysql-cdc執行個體server-id範圍。
```
  單擊右上方部署。
4. 在作業營運頁面，單擊目標作業名稱，進入作業部署詳情頁面。
5. 在目標作業部署詳情頁右上方，單擊啟動，選擇無狀態啟動後，單擊啟動。
說明
- 本樣本預設將資料同步到Hologres資料庫的public Schema下。也可以將資料同步到Hologres目標庫的指定Schema中，詳情請參見作為CDAS的目標端Catalog，指定後使用Catalog時的表名格式也會發生變化，詳情請參見使用Hologres Catalog。
- 如果源表的資料結構發生變化，則需要等待源表的資料出現變更（刪除、插入、更新），結果表的資料結構才會看到變化。

步驟四：向Hologres載入資料

Table Group是Hologres中資料的載體。

使用計算群組init_warehouse查詢holodb資料庫中Table Group（本樣本為order_dw_tg_default）的資料時，需要為計算群組載入Table Group，然後才可以使用init_warehouse計算群組查詢及寫入資料。

在HoloWeb開發頁單擊Sql編輯器，確認執行個體名和資料庫名稱後，執行如下命令。

更多詳情請參見建立新計算群組執行個體。

登入Hologres管理主控台，在左上方選擇地區。
在左側導覽列選擇實例清單。
在實例清單頁面，單擊目標執行個體名稱。
在執行個體詳情頁面，單擊登入執行個體。

單擊上方Sql編輯器頁簽。

確認執行個體名和資料庫名稱後，執行如下命令。載入後，可以查看到計算資源群組已經載入了holodb_tg_default Table Group的資料。

--查看當前資料庫有哪些Table Group
SELECT tablegroup_name FROM hologres.hg_table_group_properties GROUP BY tablegroup_name;

--為計算群組載入Table Group
CALL hg_table_group_load_to_warehouse ('<hologres database name>.<table group name>', '<your Virtual Warehouse name>', 1);

--查看計算群組載入Table Group的情況
SELECT * FROM hologres.hg_warehouse_table_groups;

執行如下命令，查看MySQL同步到Hologres的3張表資料。

---查orders中的資料。
SELECT * FROM orders;

---查orders_pay中的資料。
SELECT * FROM orders_pay;

---查product_catalog中的資料。
SELECT * FROM product_catalog;

步驟五：在Flink中建立DWD層表

構建DWD層用到了Hologres連接器特有的部分列更新能力，可以使用INSERT DML方便地表達部分列更新的語義。作業中需要對不同的維表進行查詢，是基於Hologres行存以及行列共存表提供的高效能的點查能力。同時，Hologres資源強隔離的架構，可以保證寫入、讀取、分析等作業之間互不干擾。

通過Flink Catalog功能在Hologres中建立DWD層的寬表dwd_orders。

登入Flink控制台，在左上方選擇地區。
單擊目標工作空間名稱，然後在左側導覽列，選擇資料開發 > 資料查詢。

在查詢指令碼頁簽，單擊，建立查詢指令碼。

輸入如下代碼後，單擊右上方运行。

-- 寬表欄位要nullable，因為不同的流寫入到同一張結果表，每一列都可能出現null的情況。
CREATE TABLE <hologres catalog>.<hologres database>.dwd_orders (
  order_id bigint not null,
  order_user_id string,
  order_shop_id bigint,
  order_product_id bigint,
  order_product_catalog_name string,
  order_fee numeric(20,2),
  order_create_time timestamp,
  order_update_time timestamp,
  order_state int,
  pay_id bigint,
  pay_platform int comment 'platform 0: phone, 1: pc', 
  pay_create_time timestamp,
  PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
);

-- 支援通過catalog修改Hologres物理表屬性。
ALTER TABLE <hologres catalog>.<hologres database>.dwd_orders SET (
  'table_property.binlog.ttl' = '604800' --修改binlog的逾時時間為一周。
);

實現即時消費ODS層orders、orders_pay表的binlog。

單擊目標工作空間名稱，然後在左側導覽列，選擇資料開發 > ETL。

建立名為DWD的SQL流作業，並將如下代碼拷貝到SQL編輯器後，部署並啟動作業。orders會與product_catalog維表關聯，並將最終結果寫入dwd_orders表中，實現資料的即時打寬。

BEGIN STATEMENT SET;

INSERT INTO <your hologres catalog name>.<your hologres database name>.dwd_orders 
 (
   order_id,
   order_user_id,
   order_shop_id,
   order_product_id,
   order_fee,
   order_create_time,
   order_update_time,
   order_state,
   order_product_catalog_name
 ) SELECT o.*, dim.catalog_name 
   FROM <your hologres catalog name>.<your hologres database name>.orders as o
   LEFT JOIN <your hologres catalog name>.<your hologres database name>.product_catalog FOR SYSTEM_TIME AS OF proctime() AS dim
   ON o.product_id = dim.product_id;

INSERT INTO <your hologres catalog name>.<your hologres database name>.dwd_orders 
  (pay_id, order_id, pay_platform, pay_create_time)
   SELECT * FROM <your hologres catalog name>.<your hologres database name>.orders_pay;

END;

查看寬表dwd_orders資料。

在HoloWeb開發頁面串連Hologres執行個體並登入目標資料庫後，在SQL編輯器上執行如下命令。

SELECT * FROM dwd_orders;

運行結果：

+------------+---------------+---------------+------------------+----------------------------+------------+-------------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-----------------+
| order_id   | order_user_id | order_shop_id | order_product_id | order_product_catalog_name | order_fee  | order_create_time | order_update_time | order_state | pay_id     | pay_platform | pay_create_time | 
+------------+---------------+---------------+------------------+----------------------------+------------+-------------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-----------------+
| 100002     | user_002      | 12346         | 2                | phone_bbb                  | 4000.04    | 2023-02-15 15:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 100004     | user_001      | 12347         | 4                | phone_ddd                  | 2000.02    | 2023-02-15 13:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 11111      | user_test     | 12346         | 2                | phone_bbb                  | 4000.04    | 2025-12-15 00:00:00 | 2025-12-15 00:00:00 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 100001     | user_001      | 12345         | 1                | phone_aaa                  | 5000.05    | 2023-02-15 16:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 100007     | user_003      | 12347         | 4                | phone_ddd                  | 2000.02    | 2023-02-15 10:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 100006     | user_001      | 12348         | 1                | phone_aaa                  | 1000.01    | 2023-02-15 11:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 100005     | user_002      | 12348         | 5                | phone_eee                  | 1000.01    | 2023-02-15 12:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
| 100003     | user_003      | 12347         | 3                | phone_ccc                  | 3000.03    | 2023-02-15 14:40:56 | 2023-02-15 18:42:56 | 1           | NULL       | NULL         | NULL            | 
+------------+---------------+---------------+------------------+----------------------------+------------+-------------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-----------------+

dw中分別綁定MC專案和holo執行個體
回到mc建立外部schema

步驟六：在DataWorks中綁定MaxCompute和Hologres計算資源

登入DataWorks控制台，在左上方選擇地區。
建立新版DataWorks工作空間。本教程中工作空間名稱設定為Hologres_DW_TEST。
在工作空間列表頁面，單擊目標工作空間名稱。
在空間詳情頁面，單擊左側導覽列計算資源。
在計算資源頁面，單擊綁定計算資源，分別選擇MaxCompute和Hologres。
填寫基本資料，具體操作請參見綁定計算資源。
添加及查看MaxCompute專案和Hologres執行個體。
1. 在左側導覽列選擇數據開發與營運 > 資料開發。
2. 選擇工作空間，單擊進入Data Studio。
3. 添加及查看MaxCompute專案和Hologres執行個體。

步驟七：建立映射Hologres Schema的MaxCompute外部Schema

通過外部Schema映射Hologres表，無需在MaxCompute內建立含有DDL元資訊的表，Hologres源端表結構變化或資料變化，中繼資料和資料都會在MaxCompute即時感知並查詢擷取。

登入MaxCompute控制台，在左上方選擇地區。
在左側導覽列，選擇管理配置 > 外部数据源 。
在外部数据源頁面，單擊创建外部数据源。

在彈出的新增外部数据源對話方塊，根據介面提示配置相關參數。參數說明如下：

參數	是否必填	說明
外部数据源类型	必填	選擇Hologres。
外部数据源名称	必填	可自訂命名。命名規則如下：以字母開頭，且只能包含小寫字母、底線和數字。不能超過128個字元。例如`holo_external_source`。
外部数据源描述	選填	根據需要填寫。
连接方式	必填	預設為经典网络访问（内网）。
InstanceID	必填	選擇當前地區下需要串連的Hologres執行個體。
Host	必填	系統預設產生。
Port	必填	系統預設產生。
DBNAME	必填	串連的Hologres資料庫名稱。
认证和鉴权	必填	云RAM角色任务执行者身份：Hologres外部項目所需外部資料源需要配置為任务执行者身份的認證模式。
RoleARN	必填	RAM角色的ARN資訊。登入RAM控制台。在左側導覽列選擇身份管理 > 角色。在基础信息地區，可以擷取ARN資訊。樣本：`acs:ram::124****:role/aliyunodpsdefaultrole`。
关联服务角色	必填	若選擇任务执行者身份，关联服务角色為`acs:ram::124****:role/aliyunserviceroleformaxcomputeidentitymgmt`。
外部数据源补充属性	選填	特殊聲明的外部資料源補充屬性。指定後，使用此外部資料源的任務可以按照參數定義的行為訪問源系統。說明支援的具體參數請關注後續官網文檔更新說明，具體參數將隨產品能力演化逐步放開。

步驟八：在DataWorks中映射Hologres執行個體和MaxCompute的Schema

登入DataWorks控制台，在左上方選擇地區。
在左側導覽列選擇數據開發與營運 > 資料開發。
選擇工作空間，單擊進入Data Studio。
在DataStudio頁面，單擊左側導覽列的表徵圖，進入数据目录。

展開Hologres資料目錄，按右鍵目標執行個體的Schema（本教程中為public），選擇元数据映射至 MaxCompute。

在元数据映射至 MaxCompute頁面中配置Hologres源端和MaxCompute目標端的參數。

本教程中重點參數配置如下，其餘參數保持預設即可。

參數名	描述
项目查找方式	選擇DataWorks 數據源綁定。
数据源	選擇已綁定至DataWorks的MaxCompute計算資源名稱。
外部 schema 名称	指定源端Hologres Schema下的中繼資料映射至目標MaxCompute的外部Schema名稱。本教程中配置為`public`。
外部数据源	選擇MaxCompute中已建立的Hologres聯邦資料來源名稱。本教程中為`holo_external_source`。

單擊頁面左上方的运行。
運行成功後，可看到和Hologres Schema（public）同名的MaxCompute外部Schema。
可直接瀏覽Hologres中的表，並在MaxCompute中使用如下SQL命令查詢資料。
```
SET odps.namespace.schema=true;
SELECT * FROM public.dwd_orders;
```

說明

若Schema級映射運行成功，但在資料目錄的MaxCompute目錄下無法顯示映射後的表名，顯示查詢失敗，請確認建立的RAM角色許可權是否配置正確。詳情請參見Hologres外部表格。
不同於外部Schema，外部表格需要將Hologres表在MaxCompute內建為外部表格。外部表格支援RAMRole和雙簽名兩種認證方式：
- RAMRole：支援跨帳號角色扮演。您需在Hologres側，完成以下操作：
  - 將RAMRole添加為Hologres執行個體的使用者，詳情請參見使用者管理。
  - 為該RAM角色授予執行個體的Developer許可權（僅支援SPM模式），詳情請參見DB管理。
- 雙簽名：使用當前執行任務的使用者身份鑒權。即目前使用者在Hologres中擁有哪些表的許可權，通過MaxCompute外部表格，也可使用此身份訪問Hologres資料。詳情請參見Hologres外部表格。

步驟九：建立映射Hologres Table的MaxCompute外部表格

可挑選部分或全部欄位進行映射，映射規則請參見Hologres外部表格的tblproperties參數部分。

登入DataWorks控制台，在左上方選擇地區。
在左側導覽列選擇數據開發與營運 > 資料開發。
選擇工作空間，單擊進入Data Studio。
在DataStudio頁面，單擊左側導覽列的表徵圖，進入数据目录。
展開Hologres資料目錄，按右鍵目標執行個體public Schema下的dwd_orders表，選擇元数据映射至 MaxCompute。

在元数据映射至 MaxCompute頁面中配置Hologres源端和MaxCompute目標端的參數。

本教程中重點參數配置如下，其餘參數保持預設即可。參數詳情請參見單表級中繼資料映射。

參數名	描述
實例查找方式	選擇來自 DataWorks 資料來源。
数据源	選擇已綁定至DataWorks的MaxCompute資料來源名稱。
Schema	指定源端Hologres Schema下的中繼資料映射至目標MaxCompute的外部Schema名稱。本教程中配置為`default`。
External Table	指定MaxCompute中新建立的外表名稱，源端表資料將會被映射至此表中，預設與Hologres中表名稱保持一致。建立外表為一次性動作，不會自動重新整理中繼資料，如需重新整理中繼資料，需要刪除當前外表並重新手動建立中繼資料映射。
MaxCompute 外表权限	選擇双签名。選擇RamRole方式時，需要在Hologres側添加使用者，並DB授權。
生命周期	設定表的生命週期。

單擊頁面左上方的运行。
運行成功後，即可在左側MaxCompute Schema下顯示建立的外部表格。
使用如下語句在MaxCompute中查詢該外部表格的資料。
```
SET odps.namespace.schema=true;
SELECT * FROM dwd_orders;
```

步驟十：建立同步Hologres Table的周期任務

若需要周期性地將Hologres即時數倉中的DWD表資料歸檔到MaxCompute雲數倉的一張內部表中，可以使用資料同步任務，並配置周期調度實現。

登入DataWorks控制台，在左上方選擇地區。
在左側導覽列選擇數據開發與營運 > 資料開發。
選擇工作空間，單擊進入Data Studio。
在DataStudio頁面，單擊左側導覽列的表徵圖，進入数据开发頁面，並建立目錄結構。
在DataStudio頁面，單擊左側導覽列的表徵圖，進入数据目录。
展開Hologres資料目錄，按右鍵目標執行個體public Schema下的dwd_orders表，選擇数据同步至 MaxCompute。
在元数据映射至 MaxCompute頁面中配置Hologres源端和MaxCompute目標端的參數。
本教程中重點參數配置如下，其餘參數保持預設即可。參數詳情請參見單表級中繼資料映射。

在新建节点彈框中，為雲數倉內的表命名dwd_holo_orders，單擊确认。進入同步Hologres資料至MaxCompute的配置頁面，配置Hologres源端和MaxCompute目標端的參數。

本教程中重點參數配置如下，更多參數說明請參見配置同步節點。

參數名	描述
数据源	選擇已綁定至DataWorks的Hologres資料來源名稱。
Schema	選擇想要儲存的Schema。
Table	自訂MaxCompute內部表名稱。本教程中配置為`dwd_holo_orders`。
生命周期	設定表的生命週期。
导入方式	選擇資料寫入MaxCompute內表的方式：覆盖：需要刪除原有資料，將新資料寫入到目標表時，選擇覆蓋寫入。追加：需要保留原有資料，將新資料追加到目標表時，選擇追加寫入。
访问 Hologres 权限	根據實際情況選擇以下方式訪問Hologres執行個體：雙簽名訪問方式：通過當前身份進行Hologres許可權校正。確保在MaxCompute專案下，擁有MaxCompute表讀取許可權的同時，也需要有該MaxCompute表對應的Hologres源表許可權。 RamRole訪問方式：通過指定RAM角色進行訪問身份校正。為RAM使用者授權`AliyunSTSAssumeRoleAccess`權限原則。詳情請參見RAM角色授權模式。授權完成後，在RamRole中配置指定的RAM角色。

單擊頁面右側的調度配置，在調度配置頁面中配置工作流程和調度周期，操作詳情請參見節點調度配置。
單擊頁面左上方的运行。
運行成功後，即可在左側MaxCompute下顯示建立的內部表，您可使用如下SQL語句在MaxCompute中查詢該外部表格的資料。
```
SET odps.namespace.schema=true;
SELECT * FROM default.dwd_holo_orders;
```