Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute
Amazon Redshift 中的数据迁移到MaxCompute中经常需要先卸载到S3中，再到阿里云对象存储OSS中，大数据计算服务MaxCompute然后再通过外部表的方式直接读取OSS中的数据。
如下示意图：
前提条件
本文以SQL Workbench/J工具来连接Reshift进行案例演示，其中用了Reshift官方的Query editor发现经常报一些奇怪的错误。建议使用SQL Workbench/J。
- 下载Amazon Redshift JDBC驱动程序，推荐4.2 https://s3.amazonaws.com/redshift-downloads/drivers/jdbc/1.2.16.1027/RedshiftJDBC42-1.2.16.1027.jar
- 在SQL Workbench/J中新建Drivers，选择下载的驱动程序jar，并填写Classname为 com.amazon.redshift.jdbc42.Driver。
- 配置新连接，选择新建的Driver，并复制JDBC url地址、数据库用户名和密码并勾选Autocommit。
如果在配置过程中发现一只connection time out，需要在ecs的vpc安全组中配置安全策略。具体详见：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/gsg/rs-gsg-authorize-cluster-access.html
Amazon Redshift数据预览
方式一：在AWS指定的query editor中进行数据预览，如下所示：
方式二：使用Workbench/J进行数据预览，如下图所示：
具体Workbench/J的下载和配置详见：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/connecting-using-workbench.html
（下图为JDBC驱动下载和JDBC URL查看页面）
卸载数据到Amazon S3
在卸载数据到S3之前一定要确保IAM权足够，否则如果您在运行 COPY、UNLOAD 或 CREATE LIBRARY 命令时收到错误消息 S3ServiceException: Access Denied，则您的集群对于 Amazon S3 没有适当的访问权限。如下：
创建 IAM 角色以允许 Amazon Redshift 集群访问 S3服务
- step1：进入https://console.aws.amazon.com/iam/home#/roles，创建role。
- step2：选择Redshift服务，并选择Redshift-Customizable
- step3：搜索策略S3，找到AmazonS3FullAccess，点击下一步。
- step4：命名角色为redshiftunload。
- step5：打开刚定义的role并复制角色ARN。（unload命令会用到）
- step6：进入Redshift集群，打开管理IAM角色
- step7：选择刚定义的redshiftunload角色并应用更改。
执行unload命令卸载数据
以管道分隔符导出数据
以默认管道符号（|）的方式将数据卸载到对应的S3存储桶中，并以venue_为前缀进行存储，如下：
unload ('select * from venue')
to 's3://aws2oss/venue_'
iam_role '<新建的redshiftunload角色对应的ARN>';
--parallel off; --连续卸载，UNLOAD 将一次写入一个文件，每个文件的大小最多为 6.2 GB执行效果图如下：
进入Amazon S3对应的存储桶中可以查看到有两份文件，且以venue_为前缀的，可以打开文件查看下数据。
数据如下，以管道字符（|)分隔：
以指标符导出数据
要将相同的结果集卸载到制表符分隔的文件中，请发出下面的命令：
unload ('select * from venue')
to 's3://aws2oss/venue_'
iam_role '<新建的redshiftunload角色对应的ARN>'
delimiter as '\t';打开文件可以预览到数据文件如下：
----为了MaxCompute更方便的读取数据，我们采用以逗号(,)分隔--
unload ('select * from venue')
to 's3://aws2oss/venue_'
iam_role '<新建的redshiftunload角色对应的ARN>'
delimiter as ','
NULL AS '0';更多关于unload的命令说明详见：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_UNLOAD.html
Amazon S3无缝切换到OSS
在线迁移工具只支持同一个国家的数据源，针对不同国家数据源迁移建议用户采用OSS迁移工具，自己部署迁移服务并且购买专线来完成，详见：https://help.aliyun.com/document_detail/56990.html
OSS提供了S3 API的兼容性，可以让您的数据从AWS S3无缝迁移到阿里云OSS上。从AWS S3迁移到OSS后，您仍然可以使用S3 API访问OSS。更多可以详见S3迁移教程。
背景信息
① 执行在线迁移任务过程中，读取Amazon S3数据会产生公网流出流量费，该费用由Amazon方收取。
② 在线迁移默认不支持跨境迁移数据，若有跨境数据迁移需求需要提交工单来申请配置任务的权限。
准备工作
Amazon S3前提工作
接下来以RAM子账号来演示Amazon S3数据迁移到Aliyun OSS上。
- 预估迁移数据，进入管控台中确认S3中有的存储量与文件数量。
- 创建迁移密钥，进入AWS IAM页面中创建用户并赋予AmazonS3ReadOnlyAccess权限。
- 添加用户-->访问类型（编程访问，AK信息）-->赋予AmazonS3ReadOnlyAccess权限-->记录AK信息。
step1：进入IAM，选择添加用户。
![image.png]
step2：新增用户并勾选创建AK。
step3：选择直接附加现有策略，并赋予AmazonS3ReadOnlyAccess权限。
step4：记录AK信息，在数据迁移中会用到。
Aliyun OSS前提工作
- 阿里云OSS相关操作，新创建bucket：
- 创建RAM子账号并授予OSS bucket的读写权限和在线迁移管理权限。
迁移实施
迁移会占用源端和目的端的网络资源；迁移需要检查源端和目的端文件，如果存在文件名相同且源端的最后更新时间少于目的端，会进行覆盖。
- 进入阿里云数据在线迁移控制台：https://mgw.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.2.11.10fe1e02iYSAhv#/job?_k=6w2hbo，并以《Aliyun OSS前提工作》中新建的子账号登录。
- 进入数据迁移服务-数据地址-数据类型（其他），如下：
【创建源地址：】
具体配置项说明详见：https://help.aliyun.com/document_detail/95159.html
【创建目标地址：】
具体配置项说明详见：https://help.aliyun.com/document_detail/95159.html
创建迁移任务
从左侧tab页面中找到迁移任务，并进入页面，点击创建迁移任务。
![image.png]
---->OSS中的数据如下：
MaxCompute直接加载OSS数据
授权
在查询OSS上数据之前，需要对将OSS的数据相关权限赋给MaxCompute的访问账号，授权详见授权文档。
MaxCompute需要直接访问OSS的数据，前提需要将OSS的数据相关权限赋给MaxCompute的访问账号，您可通过以下方式授予权限：
- 当MaxCompute和OSS的owner是同一个账号时，可以直接登录阿里云账号后，点击此处完成一键授权。
- 若MaxCompute和OSS不是同一个账号，此处需由OSS账号登录进行授权，详见文档。
创建外部表
在DataWorks中创建外部表，如下图所示：
创建MaxCompute外部表DDL语句：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS venue_external
(
VENUEID bigint,
VENUENAME string,
VENUECITY string,
VENUESTATE string,
VENUESEATS bigint
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.CsvStorageHandler' -- (1)
WITH SERDEPROPERTIES (
'odps.properties.rolearn'='acs:ram::*****:role/aliyunodpsdefaultrole'
) -- (2)
LOCATION 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/redshift2odps/s3/'; -- (3)(4)- com.aliyun.odps.CsvStorageHandler是内置的处理CSV格式文件的StorageHandler，它定义了如何读写CSV文件。您只需指明这个名字，相关逻辑已经由系统实现。如果用户在数据卸载到S3时候自定义了其他分隔符那么，MaxCompute也支持自定义分隔符的Handler，详见：https://help.aliyun.com/document_detail/45389.html
可以直接查询返回结果：
select * from venue_external limit 10;
DataWorks上执行的结果如下图所示：
创建内部表固化数据
如果后续还需要做复杂的查询且数据量特别大的情况下，建议将外部表转换为内部表，具体示意如下：
create table if not exists venue as select * from venue_external;