阿里Dataworks使用循环节点和赋值节点完成对mongodb分表数据同步

背景

需求将MongoDB数据入仓MaxCompute

环境说明

MongoDB

100+个Collections：orders_1、orders_2、…、orders_100

前期准备

在这里插入图片描述

1、MongoDB数据源配置

需要先保证DW和MongoDB网络是能够联通的，需要现在集成任务中配置MongoDB的数据源信息。

具体可以查看我的另外一篇：https://blog.csdn.net/qq_16018407/article/details/142991582

2、赋值节点

选择赋值节点，赋值节点新增后打开，可以看到有Python、shell、ODPS SQL

Python 读取最后一次Print字符串，Shell读取最后一次echo输出的字符串，如”orders_1,order_2“ 就按照”,“逗号被拆分成2个元素用于后续循环

ODPS SQL 则是每一行是遍历的一个元素

每一次循环都会传入遍历的元素，如python ：

print "orders_1,orders_2";

则会当做[“orders_1”,“orders_2”]数组进行遍历，每次一个元素会传入到遍历的循环中执行

实操界面：

print "orders_1,orders_2";

赋值节点会自动出现一个outputs给后面的节点读取

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3、循环任务

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新增完毕后进入到循环内部，会看到一个start 和end节点，这个时候我们再选择一个离线同步任务，将流程串起来

在这里插入图片描述

点开离线集成任务，切换到离线集成任务的脚本模式，赋值节点的collectionName会以”${dag.foreach.current}“ 参数传入到循环内部的流程中。

在集成任务脚本中，将对应的collectionName替换为 ${dag.foreach.current} 即可

{"transform": false,"type": "job","version": "2.0","steps": [{"stepType": "mongodb","parameter": {"objectIdOutputType": "json","useSplitVector": false,"datasource": "你的mongodb数据源名称","envType": 1,"cursorTimeoutInMs": "3600000","column": [{"name": "col_combine","type": "combine"}],"tableComment": "This kind of datasource dosen't support get table comment. This is a comment produced by di.","batchSize": "1000","collectionName": "${dag.foreach.current}"},"name": "Reader","category": "reader"},{"stepType": "odps","parameter": {"partition": "col=${dag.foreach.current}","truncate": true,"datasource": "你输出数据表的MaxCompute空间名称","envType": 1,"isSupportThreeModel": false,"tunnelQuota": "default","column": ["你的ODPS表的字段，因为我这里是想要将所有数据放在一个字段，所以这里就只预留了一个字段"],"emptyAsNull": false,"tableComment": "","table": "你的ODPS表","consistencyCommit": false},"name": "Writer","category": "writer"},{"copies": 1,"parameter": {"nodes": [],"edges": [],"groups": [],"version": "2.0"},"name": "Processor","category": "processor"}],"setting": {"errorLimit": {"record": "0"},"locale": "zh_CN","speed": {"throttle": false,"concurrent": 1}},"order": {"hops": [{"from": "Reader","to": "Writer"}]}
}