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版本：Next

Maxcompute

Maxcompute 源连接器

引擎支持​

Spark
Flink
SeaTunnel Zeta

描述​

用于从 Maxcompute 读取数据。连接器支持 AccessKey（accessId/accesskey）认证、STS Token 临时认证，以及阿里云默认凭据链（环境变量、ECS RAM 角色等）免密认证；支持通过 table_name 读取单表、通过 table_list 读取多表，并支持分区表、自定义列和并行读取所需的 split_row。

主要特性​

选项​

名称类型必需默认值说明
accessIdstring否-访问 MaxCompute 的 AccessKey ID。
accesskeystring否-访问 MaxCompute 的 AccessKey Secret。
sts_tokenstring否-MaxCompute 临时认证 STS Token。配置 sts_token 时，accessId 与 accesskey 必填。
endpointstring是-MaxCompute 端点，以 http 开头。
projectstring是-在阿里云中创建的 MaxCompute 项目。
table_namestring未配置 table_list 时必填-目标 MaxCompute 表名，例如 fake。
schema_namestring否-MaxCompute Schema 名称（Project 与 Table 之间的命名空间）。仅当表位于非默认 Schema 时需要设置。
partition_specstring否-MaxCompute 分区表的规范，例如 ds='20220101'。
split_rowint否10000每个 split 包含的行数。
read_columnsArray否-要读取的列；不设置时读取全部列，例如 ["col1", "col2"]。
table_listArray否-要读取的表列表；可替代 table_name 一次读取多张 MaxCompute 表。
tunnel_endpointstring否-MaxCompute Tunnel 服务的自定义端点；未配置时根据区域自动推断。
tunnel_namestring否-Tunnel Quota 名称；需同时将 endpoint 与 tunnel_endpoint 配置为 VPC 端点。
schemaconfig否-源表结构；未配置 read_columns 时按 schema 中字段读取。
common-options否-Source 插件通用参数，例如 plugin_output。

accessId [string]​

accessId 您的 Maxcompute 密钥 Id.

accesskey [string]​

accesskey 您的 Maxcompute 密钥.

sts_token [string]​

sts_token 您的 MaxCompute STS Token，用于临时认证。 注意： 如果提供了 sts_token，则必须同时提供 accessId 和 accesskey。

免密认证 (ECS RAM Role, 环境变量等) 要使用免密认证，只需将 accessId、accesskey 和 sts_token 全部留空不填。连接器将自动回退到阿里云默认凭据链 (DefaultCredentialsProvider) 读取凭证（包括环境变量、系统属性、CLI 配置文件、OIDC 以及 ECS RAM 角色）。

endpoint [string]​

endpoint 您的 Maxcompute 端点，以 http 开头。

project [string]​

project 您在阿里云中创建的 Maxcompute 项目。

table_name [string]​

table_name 目标 Maxcompute 表名，例如：fake。

table_name 和 table_list 不能同时配置。读取单表时使用 table_name，读取多表时使用 table_list。

partition_spec [string]​

partition_spec Maxcompute 分区表的规范，例如: ds='20220101'。

schema_name [string]​

schema_name MaxCompute Schema 名称（Project 与 Table 之间的命名空间）。 仅当表位于 MaxCompute 项目的非默认 Schema 时才需要设置。 参见 Schema 相关操作。

使用 table_list 时，每个条目可以单独指定 schema_name，会覆盖顶层的值。

默认值：不设置（使用项目默认 Schema）。

split_row [int]​

split_row 每次拆分的行数，默认值: 10000.

read_columns [Array]​

read_columns 要读取的列，如果未设置，则将读取所有列。例如. ["col1", "col2"]

table_list [Array]​

要读取的表列表，您可以使用此配置代替 table_name。

每个表配置项都必须包含 table_name，也可以单独覆盖 project、schema_name、partition_spec、split_row 和 read_columns。如果表配置项没有设置这些值，连接器会使用顶层配置。

当一个任务需要用同一组账号、endpoint 和默认 project 读取多张 MaxCompute 表时，可以使用该模式。

tunnel_endpoint [String]​

MaxCompute Tunnel 服务的自定义端点。未配置时，连接器会根据区域自动推断默认 Tunnel 端点。 一般只有自定义网络、调试或本地开发时才需要配置，例如 http://maxcompute:8080。

通常，您不需要设置 tunnel_endpoint。仅在自定义网络、调试或本地开发时才需要。

示例值：

  • https://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com
  • https://dt.ap-southeast-1.maxcompute.aliyun.com
  • http://maxcompute:8080

默认值：未设置（从区域自动推断）

tunnel_name [String]​

tunnel_name 指定 Tunnel Quota 名称，用于独占资源组。

Tunnel Quota 允许您使用专用的计算资源进行 MaxCompute Tunnel 数据传输，从而提供更好的性能和资源隔离。

重要提示：Tunnel Quota 仅在 VPC（虚拟私有云）端点下生效，暂不支持公共网络访问。使用 tunnel_name 时，必须同时配置 endpoint 和 tunnel_endpoint 为 VPC 端点。

如果未指定，将使用默认的 Tunnel quota。

示例值：

  • your_tunnel_quota_name

默认值：未设置（使用默认 quota）

common options​

源插件常用参数, 详见 源通用选项 .

示例​

表读取​

source {
  Maxcompute {
    accessId="<your access id>"
    accesskey="<your access Key>"
    endpoint="<http://service.odps.aliyun.com/api>"
    project="<your project>"
    table_name="<your table name>"
    #tunnel_endpoint="<your tunnel endpoint>"
    #partition_spec="<your partition spec>"
    #split_row = 10000
    #read_columns = ["col1", "col2"]
  }
}

使用表列表读取​

source {
  Maxcompute {
    accessId="<your access id>"
    accesskey="<your access Key>"
    endpoint="<http://service.odps.aliyun.com/api>"
    project="<your project>" # default project
    #tunnel_endpoint="<your tunnel endpoint>"
    table_list = [
      {
        table_name = "test_table"
        #partition_spec="<your partition spec>"
        #split_row = 10000
        #read_columns = ["col1", "col2"]
      },
      {
        project = "test_project"
        table_name = "test_table2"
        #partition_spec="<your partition spec>"
        #split_row = 10000
        #read_columns = ["col1", "col2"]
      }
    ]
  }
}

变更日志​