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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。
02
已在 Milvus 中创建 Milvus 实例。
https://x.sm.cn/J5CrGfK
已在 MaxCompute 中创建 MaxCompute 项目。https://x.sm.cn/9TYRt6m
DataWorks 环境准备：
已创建工作空间。https://x.sm.cn/DLAKnH2
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。https://x.sm.cn/Ajs9Est
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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。
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。
步骤二：新增数据源
进入数据集成页面。
登录 DataWorks 控制台 https://x.sm.cn/IklLesJ，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。
2. 在左侧导航栏单击数据源，然后单击新增数据源。
3. 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。
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。
4. 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。
5. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
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。
d. 在通道控制区域，配置通道参数。
6. 运行任务。
a. 在节点区域的左上角，单击
图标。
b. 在节点区域的左上角，单击
图标。
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。https://x.sm.cn/Cs7sSA0
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。
04
向量检索服务 Milvus 版产品详情页
https://www.aliyun.com/product/milvus
大数据开发治理平台 DataWorks 产品详情页
https://x.sm.cn/54m23pn
云原生大数据计算服务 MaxCompute 产品详情页
https://x.sm.cn/Bft8ZWv
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2.5版本支持向量+文本混合检索，覆盖场景更广
如有疑问，可加入向量检索 Milvus 版用户交流钉群 59530004993 咨询。
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