DataWorks中如何配置分区表的内存读取数据至内存？

在DataWorks中，可以通过以下步骤配置分区表的内存读取数据至内存：

创建ODPS分区表：在DataWorks中，可以使用ODPS创建分区表，以实现数据的按照分区进行存储和查询。具体操作可以参考ODPS官方文档或DataWorks相关文档。

配置ODPS分区表的参数：在DataWorks中，可以在ODPS分区表的属性面板中配置参数，以实现内存读取数据至内存。具体参数包括：

odps.sql.hints.memory: 用于配置内存使用量，可以设置为较大的值，以提高内存读取效率。

odps.sql.skip.merge.block: 用于配置是否跳过合并小文件，可以设置为true，以加快内存读取速度。

odps.sql.block.size: 用于配置块大小，可以设置为较大的值，以提高内存读取速度。

编写ODPS SQL语句：在DataWorks中，可以使用ODPS SQL语句进行数据查询和处理。在编写ODPS SQL语句时，需要按照分区进行查询，并将查询结果保存至内存中。具体SQL语句可以参考ODPS官方文档或DataWorks相关文档。

配置数据同步任务：在DataWorks中，可以配置数据同步任务，将ODPS分区表的查询结果同步至内存中。具体操作可以参考DataWorks相关文档和教程。

在DataWorks中，配置分区表的内存读取数据至内存可以通过以下步骤完成：

1. 登录DataWorks控制台，选择对应的项目空间。
2. 进入数据开发功能，在左侧导航栏中选择“数据集成”。
3. 在数据集成页面，选择需要配置内存读取数据的分区表。
4. 点击选中的分区表，进入编辑页面。
5. 在编辑页面的右上角，点击“高级设置”按钮。
6. 在弹出的高级设置对话框中，找到“采用内存数据读取和处理”选项。
7. 开启“采用内存数据读取和处理”的选项。

开启了“采用内存数据读取和处理”选项后，DataWorks会尽可能将分区表的数据加载到内存中进行读取和处理，以提高性能和效率。

请注意，内存读取数据至内存是一种优化配置，它适用于数据量较小且可完全放入内存的情况。如果数据量较大或超过内存容量，建议不要开启该选项，以避免内存溢出等问题。

配置非分区表配置从Hologres非分区表读取数据至内存，如下所示。 {"type":"job","version":"2.0",//版本号。"steps":[{"stepType":"holo",//插件名。"parameter":{"endpoint": "instance-id-region-endpoint.hologres.aliyuncs.com:port","accessId": "", //访问Hologres的accessId。"accessKey": "", //访问Hologres的accessKey。"database": "postgres","table": "holoreader","column" : [ //字段。"tag","id","title"]},"name":"Reader","category":"reader"},{"stepType":"stream","parameter":{},"name":"Writer","category":"writer"}],"setting":{"errorLimit":{"record":"0"//错误记录数。},"speed":{"throttle":true,//当throttle值为flase时，mbps参数不生效，表示不限流；当throttle值为true时,表示限流。"concurrent":1,//作业并发数。"mbps":"12"//限流}},"order":{"hops":[{"from":"Reader","to":"Writer"}]}}Hologres表的DDL语句，如下所示。 begin;drop table if exists holo_reader_basic_src;create table holo_reader_basic_src(tag text not null,id int not null,title text not null,body text,primary key (tag, id));call set_table_property('holo_reader_basic_src', 'orientation', 'column');call set_ta
https://help.aliyun.com/document_detail/158323.html
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