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    乍一看标题会以为是不是作者写错了，怎么会有从MaxCompute到MaxCompute迁移数据的场景呢？在实际使用中已经有客户遇到了这种场景，比如：两个网络互通的专有云环境之间数据迁移、公共云数加DataIDE上两个云账号之间数据迁移、还有网络不通的两个MaxCompute项目数据迁移等等，下面我们逐个场景介绍。

场景一：两个网络互通的专有云MaxCompute环境之间数据迁移

    这种场景需要先从源MaxCompute中导出元数据DDL，在目标MaxCompute中初始化表，然后借助DataX工具完成数据迁移，步骤如下：

1.   安装配置ODPS客户端

https://help.aliyun.com/document_detail/27804.html

2.   安装配置Datax客户端

下载DataX工具包，下载后解压至本地某个目录，修改权限为755，进入bin目录，即可运行样例同步作业：

$ tar zxvf datax.tar.gz 
$ sudo chmod -R 755 {YOUR_DATAX_HOME} 
$ cd  {YOUR_DATAX_HOME}/bin 
$ python datax.py ../job/job.json

3.   表结构迁移

3.1 从ODPS中导出某个表的建表语句，可用来测试数据同步。

DDL:create table IF NOT EXISTS ` date_timestame ` (`id` datetime comment "") partitioned by(pt string comment "");
alter table ` date_timestame ` add IF NOT EXISTS partition(dt='20161001');
alter table ` date_timestame ` add IF NOT EXISTS partition(dt='20161101');
alter table ` date_timestame ` add IF NOT EXISTS partition(dt='20161201');
alter table ` date_timestame ` add IF NOT EXISTS partition(dt='20170101');

3.2 从ODPS批量导出建表语句。

3.3 将建表语句在目标ODPS的project下执行，即可完成表结构创建。

4.   数据迁移

    从源ODPS读取数据写入到目标ODPS，先按照“表结构迁移”在目标ODPS创建一个表，做DataX数据同步验证。

4.1 、创建作业的配置文件（json格式）

    可以通过命令查看配置模板： python datax.py -r {YOUR_READER} -w {YOUR_WRITER}

odps2odps.json样例（填写相关参数，odpsServer/ tunnelServer要改成源/目标ODPS配置）：

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "odpsreader",
                    "parameter": {
                        "accessId": "${srcAccessId}",
                        "accessKey": "${srcAccessKey}",
                        "project": "${srcProject}",
                        "table": "${srcTable}",
                        "partition": ["pt=${srcPartition}"],
                        "column": [
                            "*"
                        ],
                        "odpsServer": "http://service.odpsstg.aliyun-inc.com/stgnew",
                        "tunnelServer": "http://tunnel.odpsstg.aliyun-inc.com"
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "odpswriter",
                    "parameter": {
                        "accessId": "${dstAccessId}",
                        "accessKey": "${dstAccessKey}",
                        "project": "${dstProject}",
                        "table": "${dstTable}",
                        "partition": "pt",
                        "column": [
                            "*"
                        ],
                        "odpsServer": "http://service.odpsstg.aliyun-inc.com/stgnew",
                        "tunnelServer": "http://tunnel.odpsstg.aliyun-inc.com"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

4.2 、启动DataX

$ cd {YOUR_DATAX_DIR_BIN} $ python datax.py ./odps2odps.json

同步结束，显示日志如下：

4.3 、批量迁移

根据导出的表结构批量生成DataX同步脚本，我会协助完成。

场景二：公共云数加DataIDE上两个云账号之间数据迁移

   这个场景比较容易理解，比如一个公司很可能会申请多个云账号，假如每个云账号都开通了MaxCompute，很可能就会碰到两个云账号的MaxCompute之间数据迁移。公共云上都借助于DataIDE使用MaxCompute，而DataIDE上面本身提供了数据同步任务，我们通过配置数据同步任务即可很容易的完成数据迁移。执行步骤如下：

1、在其中一个MaxCompute项目空间项目管理中添加数据源，该数据源为另一个云账号的MaxCompute项目空间。

2、在DataIDE数据开发中新建“数据同步”任务，如果目标数据源中表还不存在，可以点击“快速建ODPS表”，配置字段映射等。

3、保存之后点击“测试运行”即可。

场景三：网络不通的两个MaxCompute环境数据迁移

   这种场景做数据同步局限性比较大，由于网络不通，数据迁移必须要在中间落盘后再写入，所以当数据量比较大时要考虑磁盘容量、带宽等问题。步骤如下：

1、首先也是要先将源MaxCompute项目空间的DDL导出并在目标项目空间创建表，操作同场景一。

2、安装配置ODPS客户端，操作同场景一。

3、通过ODPS CLT中的tunnel命令实现数据的导出。命令参考：

Example:

tunnel download test_project.test_table log.txt

4、通过ODPS CLT中的tunnel命令实现数据的导入。命令参考：

Example:

tunnel upload log.txt test_project.test_table

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