大数据计算MaxCompute想要验证数据的完整性，这条数据是拉取还是不拉取？

在大数据计算MaxCompute中，对于数据完整性验证，尤其是当数据源是动态变化且存在时间窗口过滤条件的情况下，你确实会面临数据捕获的实时性和完整性问题。在使用数据集成服务时，如果你设置了特定的过滤条件（例如按change_date = 昨天拉取数据），并在凌晨进行了数据同步，但在同步后某个时间点，数据源中的某些记录发生了变动，这就会导致之前拉取的数据与实际情况不符。

要应对这种问题并确保数据完整性验证的有效性，可以采取以下策略之一或组合：

1. 重新同步策略：

   • 设置数据同步任务具有一定的重跑周期，比如每天白天再次同步一次前一天的数据，以捕捉遗漏或更新的数据。
   • 或者设置增量同步机制，跟踪已同步数据的标识（如时间戳或唯一键）并在后续同步中只拉取新增或变更的数据。

2. 数据版本管理：

   • 在MaxCompute中保存不同时间点的数据快照，以便回溯和对比分析。

3. 审计日志追踪：

   • 数据源侧记录详细的变更审计日志，然后在MaxCompute中通过分析这些审计日志来进行数据完整性检查。

4. 实时流处理：

   • 如果需求允许，结合实时流计算服务（如阿里云DataStream或Apache Flink等）处理实时变化的数据，确保实时性的数据完整性和一致性。

5. 确认同步逻辑：

   • 根据业务需求调整同步策略，比如对于在同步期间可能发生变更的数据，提前锁定或者在同步时包含一个宽泛的时间窗口，确保至少覆盖可能的变化时间段。

总之，要确保数据完整性验证有效，关键在于明确数据同步的边界条件，并根据数据源特性和业务需求定制合适的同步方案。对于不断变化的数据源，通常建议采用增量同步和/或实时流处理的方式，结合适当的冲突解决策略来应对数据的不稳定性。

数据会拉取。因为离线同步本质上是在数据源做select查询，会同步当时的数据快照。
在数据质量里面创建对应的表规则，校验表的行数。会拉取变了之后的数据。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”