现在dataworks里string字段超过8M有没有好的解决办法？

在DataWorks中，如果面临从MySQL同步的longtext字段数据超过8M，导致在DataWorks中使用String类型存储不下的情况，可以考虑以下几种解决办法：

1. 使用VARCHAR类型

虽然VARCHAR类型在MaxCompute（原名ODPS）中的最大长度限制为65535字节（即64KB），但这并不适用于存储超过8M的数据。然而，在DataWorks中处理数据时，如果数据长度可能超过String类型的默认限制（在某些情况下可能是8M，但请注意MaxCompute中String类型的最大长度可以达到2GB），可以考虑在数据同步或处理过程中将数据分段或转换为其他形式。

2. 使用Text类型

在MaxCompute中，如果确实需要存储超过8M的字符串数据，可以考虑使用Text类型。Text类型没有长度限制，可以支持存储GB量级的字符串数据。但需要注意的是，使用Text类型可能会对后续的运算带来一定的性能消耗，因此需要根据具体业务场景进行权衡。

3. 数据分段

如果业务逻辑允许，可以考虑在数据同步或处理阶段将数据分段。例如，将长文本按照某种规则（如每1MB或每1000个字符）进行分段，然后将每段数据作为单独的记录存储在DataWorks中。这种方法需要修改数据处理逻辑，并可能需要在查询或使用时对数据进行重组。

4. 外部存储

对于极大的文本数据，如果DataWorks中的存储和处理能力有限，可以考虑将数据存储在外部系统中（如阿里云OSS、RDS等），并在DataWorks中存储指向这些外部数据的引用（如URL或文件路径）。这样可以在需要时从外部系统检索数据，而无需在DataWorks中直接存储大量文本。

5. 启用高容量存储（HCSS）

在MaxCompute中，如果启用了高容量存储（HCSS）功能，并且数据存储在高容量存储桶中，则可以存储超过8M的数据。然而，这通常涉及到额外的配置和成本，并且可能不适用于所有情况。

6. 检查和优化数据源

在将数据从MySQL同步到DataWorks之前，检查MySQL中longtext字段的数据是否确实需要全部同步。如果某些数据是可选的或可以省略的，可以考虑在同步过程中进行过滤或截断。

7. 咨询技术支持

如果以上方法都无法满足需求，建议咨询阿里云的技术支持团队或查看阿里云官方文档以获取更专业的建议和解决方案。

总之，在DataWorks中处理超过8M的字符串数据时，需要根据具体业务场景和需求来选择最合适的解决方案。同时，也需要注意数据处理的性能和成本问题。