在如今大数据和人工智能应用场景中，企业往往需要对存储在云数据仓库（如云原生大数据计算服务 MaxCompute）中的大规模结构化数据进行向量化处理，以支持高效的向量检索和相似性分析等AI应用。
阿里云向量检索服务 Milvus 版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源 Milvus 的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus 云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
结合 MaxCompute 与 Milvus，可充分整合 MaxCompute 在处理海量结构化数据（如日志、元数据）及执行复杂计算（如特征工程、模型训练）方面的算力优势，同时利用 Milvus 高效存储与检索高维向量的性能特性，能够支撑电商用户行为分析、医疗知识库构建及游戏内容推荐等多种场景。并通过结构化数据处理与向量检索能力的协同，实现多模态数据的融合分析，满足行业应用中对高维度特征检索与复杂逻辑计算的双重需求。
然而，如何将存储在 MaxCompute 中的大规模结构化数据高效、稳定地导入 Milvus，成为企业在数据智能化转型过程中的一大挑战。DataWorks 作为一站式智能大数据开发治理平台，提供了强大的数据集成服务。
用户可以通过 DataWorks 的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用 DataWorks，快速完成从 MaxCompute 到 Milvus 的离线数据同步。
一、前提条件
- 已在 Milvus 中创建Milvus实例。（help.aliyun.com/zh/milvus/g...）
- 已在 MaxCompute 中创建MaxCompute项目。（help.aliyun.com/zh/maxcompu...）
- DataWorks 环境准备：
- 已创建工作空间。（help.aliyun.com/zh/datawork...）
- 已购买所需DataWorks资源组绑定至相应的工作空间，详情请参见新增和使用独享数据集成资源组。（help.aliyun.com/zh/datawork...）
二、操作流程
步骤一：数据准备
以下数据仅供测试使用，请您根据实际情况准备相应的数据。
- 在 MaxCompute 创建表。
本文使用的建表语句及数据如下所示。
plain
CREATE TABLE dl_1216.`default`.mc_table (
id INT,
namespace STRING,
vector ARRAY<DOUBLE>
);
INSERT INTO dl_1216.`default`.mc_table VALUES(100, 'aaa', array(1554047123.0, 1554047123.0));
INSERT INTO dl_1216.`default`.mc_table VALUES(200, 'bbb', array(1554047999.0, 1554047999.0));
SELECT * FROM dl_1216.`default`.mc_table;- 在 Milvus 创建 Collection。
本文通过 Attu 页面(help.aliyun.com/zh/milvus/u...)创建 Collection，您也可以通过 Python SDK 方式来创建，详情请参见创建 Collection(help.aliyun.com/zh/milvus/u...)。
步骤二：新增数据源
- 进入数据集成页面。
登录 DataWorks 控制台（dataworks.console.aliyun.com/overview），切换至目标地域，单击左侧导航栏的数据集成 > 数据集成 ，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入数据集成。
- 在左侧导航栏单击数据源 ，然后单击新增数据源。
- 新增 Milvus 和 MaxCompute 数据源。
DataWorks 通过创建数据源的方式，接入数据来源和数据去向，因此，本步骤需要分别创建 Milvus 和 MaxCompute 两个数据源。
创建 Milvus 数据源
a. 在新增数据源 的搜索栏中，选择数据源类型为 Milvus 数据源。 b. 在新增 Milvus 数据源对话框中，配置以下基础信息，其余参数保持默认值即可。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 数据源名称 | 本示例为Milvus_Source。 |
| 配置模式 | 选择阿里云实例模式。 |
| 地域 | 选择华东1（杭州）。 |
| 实例 | 选择已创建的Milvus实例。 |
| 数据库名称 | 配置为<font style="color:rgb(24, 24, 24);background-color:rgba(0, 0, 0, 0.04);">default</font>。 |
| 用户名 | 输入用户名<font style="color:rgb(24, 24, 24);background-color:rgba(0, 0, 0, 0.04);">root</font>。 |
| 密码 | 输入Milvus实例的密码。 |
创建 MaxCompute 数据源
a. 在新增数据源 的搜索栏中搜索并单击 MaxCompute。
b. 在新增 MaxCompute 数据源对话框中，配置以下基础信息，其余参数保持默认值即可。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 数据源名称 | 本示例为MaxCompute_Source。 |
| 地域 | 选择华东1（杭州）。 |
| MaxCompute项目名称 | 选择已在MaxCompute中创建的项目名。 |
| 默认访问身份 | 选择阿里云主账号。 |
- 在连接配置 区域，找到工作空间已绑定的资源组，单击连通状态 列的测试连通性 。
- 如果测试资源组连通性状态为可连通，即完成新增数据源的创建。
- 如果显示无法连通，表示资源组与数据源无法连通，后续相应数据源任务将无法正常执行，此时您需要根据右侧弹出的连通性诊断工具窗口，自助解决连通性问题，连通性诊断工具会提示目前连通失败的原因，请根据提示进行修改调整。
- 单击完成。
步骤三：配置同步任务
- 在左侧导航栏中选择同步任务 ，对同步任务的来源 和去向 进行设置，然后单击新建同步任务。
- 在新建同步任务 页面，同步类型 选择为单表离线 ，然后单击确定，前往 DataStudio 页进行数据传输设置。
- 在新建节点 对话框中，节点类型 选择离线同步 ，路径 和名称 可以根据实际情况设置，然后单击确认。
- 在网络与资源配置 阶段，分别对数据来源、资源组、数据去向的内容进行设置，然后单击下一步。
涉及参数如下：
- 数据来源：MaxCompute。对应的数据源名称，选择前一步骤中新增的 MaxCompute数据源，例如，MaxCompute_Source。
- 资源组：已在 DataWorks 中购买的 DataWorks 资源组。
- 数据去向：Milvus。对应的数据源名称，选择前一步骤中新增的Milvus数据源，例如，Milvus_Source。
- 在配置任务阶段，分别对数据来源与去向、字段映射、通道控制的内容进行设置，然后单击图标。
更多配置信息，请参见通过向导模式配置离线同步任务。（help.aliyun.com/zh/datawork...）
a. 在数据来源区域，选择待同步的表。
b. 在数据去向区域，配置数据去向的各参数。
c. 在字段映射 区域中，设置来源字段 与目标字段的映射关系。
字段映射中的来源字段和目标字段需要一致，并且同行相对应，详情请参见类型映射表格。如果字段本身在表中没有（或不支持）默认值填充，则同步会出错。
| MaxCompute字段类型 | Milvus字段类型 |
|---|---|
| ARRAY | Float Vector |
| ARRAY | BFloat16 Vector |
| ARRAY | Float16 Vector |
| BINARY | Binary Vector |
| STRING | JSON |
| ARRAY | Array |
| INT | Int64 |
| TINYINT | Int8 |
| INT | Int16 |
| INT | Int32 |
| FLOAT | Float |
| DOUBLE | Double |
| STRING | VarChar |
| BOOLEAN | Boolean |
d. 在通道控制区域，配置通道参数。
- 运行任务。
当运行日志中出现 Shell run successfully 时表明任务运行成功。
步骤四：查询测试
- 访问 Attu 页面。（help.aliyun.com/zh/milvus/u...）
- 进入目标集合（本文示例为 collection_name），在数据页签中查看同步的数据。
三、相关信息
- 向量检索服务 Milvus 版产品详情页（www.aliyun.com/product/mil...
- 大数据开发治理平台 DataWorks 产品详情页（www.aliyun.com/product/did...）
- 云原生大数据计算服务 MaxCompute 产品详情页（www.aliyun.com/product/max...）
- Milvus 最新动态：
- 新用户首月免费试用->领取地址（free.aliyun.com/?spm=a2c6h....）
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- 新增按量计费模式，使用更灵活
- 2.5版本支持向量+文本混合检索，覆盖场景更广
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