本案例是基于阿里云上的datahub收集营销数据，并通过maxcompute对营销数据进行分析。下面主要介绍如何用datahub收集营销数据，以及在maxcompute中如何对数据进行分析。
1 datahub采集数据
阿里云的datahub提供了接口可将项目中产生的数据同步到datahub中，并实时同步到maxcompute项目对应的表中。下面介绍如何利用datahub收集数据。
1.1 创建项目
点击创建project按钮，可创建项目，窗口如下：
输入名称和描述之后点击创建可新建一个项目，刷新后会出现在项目列表中。点击查看可设置项目的各种信息。
1.2 创建topic
点击项目后的查看按钮，进入如下页面：
创建topic设置同步数据到maxcompute的数据表中。点击创建topic，弹出页面如下：
有两种创建方式，直接创建和导入maxcompute表结构。第一种方式需要自己填写表结构，比较麻烦，如果在maxcompute中已经创建好了表，推荐使用导入maxcompute表结构。按提示填写完信息即可创建成功（提示：备注也要写，否则创建按钮不可点击）。创建完成后会出现在topic列表中。
此时在datahub中的配置已经完成，点击topic后面的查看可查看配置的各种信息。如下图：
点击第二张图片connectors中的查看，弹出如下页面：
重启归档和暂停归档可设置是否将datahub中的数据同步到maxcompute中。
注：创建topic的时候会设置生命周期，如生命周期为三天，表示datahub只保存三天的数据。超过三天的数据会被删除，且不可恢复。因此需经常看看datahub是否因未知的原因而归档失败了。因为当归档失败时，datahub没有失败自动重启的功能，此时会一直处于失败状态，数据无法归档到maxcompute中，超过三天数据会丢失（也可将生命周期设置的长一些）。
1.3 数据采集
datahub中提供了很多工具将本地项目中的数据同步到datahub中。提供的工具如下：
点击需要用的工具即可进入帮助文档页面，按帮助文档的步骤进行操作即可。
2 利用maxcompute进行数据分析
用maxcompute进行数据分析，首先需要创建odps项目，其产品名如下：
创建成功后的页面如下：
点击项目列表中的项目名即可进入项目空间（需操作不同项目空间的表需要再表前加上项目名，用“.”连接）。项目空间如下：
任务开发：可创建一些定时任务，定时运行一些数据同步任务、机器学习实验、sql语句等。
脚本开发：可写一些sql语句对项目空间的表进行分析。
函数管理：提供了一些系统自带的函数。
表查询：可查看maxcompute中的所有表，查看表结构及预览部分数据。
下面介绍一下本案例的营销报告所做的工作，主要是新建一个任务，在任务中添加一些sql语句节点，定时每天跑这些任务。
2.1 创建任务
点击新建，出现如下页面：
点击新建任务，出现如下页面：
分为工作流任务和节点任务，节点任务有如图所示的几种任务类型，顾名思义，节点任务就是只能执行一种任务类型的一个任务。而工作流任务是将节点任务连接成一个工作流，可让多个节点任务一起执行。我们这里创建工作流任务，其页面如下：
创建成功后的页面如下：
左边提供了节点组件。本案例的营销报告工作流如下：
鼠标选择节点组件，点击右键会出现设置节点信息的菜单，如下：
任务配置完成后，可在右边的调度配置中配置调度信息，如下：
各种信息都设置后之后，点击菜单栏中的保存、提交即可定时执行任务，菜单栏如下：
其中，测试运行可测试任务配置的是否有问题。
2.2 同步数据到rds数据库
用maxcompute平台分析后的数据可同步存放到rds数据库中，然后在本地项目即可获取分析结果。
2.2.1 新建数据源
同步数据到rds中需要新建数据源，将maxcompute的项目与rds数据库连通起来。数据源在数据集成中创建，页面如下：
点击新建数据源按提示创建即可。
2.2.2 创建数据同步任务
在maxcompute的项目空间中新建任务，如下：
此时任务类型选择数据同步。之后按提示填写即可。
3 总结
本案例是利用datahub采集营销数据，然后利用maxcompute对数据定时进行分析，然后同步到rds数据库中，供本地项目获取结果。
#maxcompute最佳实践#