海量大数据大屏分析展示一步到位：DataWorks数据服务+MaxCompute Lightning对接DataV最佳实践

1. 概述

数据服务(https://ds-cn-shanghai.data.aliyun.com) 是DataWorks产品家族的一员，提供了快速将数据表生成API的能力，通过可视化的向导，一分钟“零代码”就可以生成API，让API开发从未有过如此便捷！同时支持自定义API查询SQL功能，对您的个性化复杂查询逻辑支持照样不在话下。

DataWorks数据服务提供HTTP API服务，采用Serverless架构，您只需关注API本身的查询逻辑，无需关心运行环境等基础设施，零运维成本。

DataWorks提供了涵盖“数据集成-数据开发-机器学习-数据服务”全链路数据研发平台，数据服务作为连接数据应用与数据仓库的桥梁，通过MaxCompute Lightning加速引擎，数据服务可以直接将原本只能离线查询的MaxCompute表直接生成数据API并进行实时查询，免去了您手工同步数据的烦恼，数据服务是您将数仓建设成果服务化输出的最佳工具。

目前，DataWorks数据服务已经与数据可视化的神器——DataV（https://data.aliyun.com/visual/datav）深度打通，数据服务生成的API，可以直接在DataV中进行可视化展现。您无需手工同步数据，无需编写复杂的Java代码，无需搭建WebServer，普通数据开发工程师、算法开发工程师、数据分析师甚至是产品业务人员，都可以使用数据服务“开发”数据API，然后快速在DataV中调用API和展示来自MaxCompute的数据成果。数据服务为您解决了从数仓开发和数据大屏展现之间的最后一公里。

本文将重点介绍通过数据服务快速将MaxCompute表生成实时查询API并对接DataV进行大屏分析展现的使用方法。

2. 使用数据服务一分钟生成API

通过数据服务生成API主要包含创建数据源->配置API->发布API三个步骤，本文将简要介绍使用方法。

2.1 新建数据源

数据服务支持丰富的数据源类型，基本上常见数据源都囊括了，包含:
关系型数据库：RDS/DRDS/MySQL/PostgreSQL/Oracle/SQL Server
分析型数据库：AnalyticDB(ADS)
NoSQL数据库：TableStore(OTS)/MongoDB
大数据存储：Lightning（MaxCompute）

在数据服务中的“服务开发”点击新建按钮，在下拉菜单中选择“新建数据源”。

随后将打开数据集成中的数据源页面，在这里可以新建您需要访问的数据源。

本文将以Lightning数据源为例。通过Lighning数据源可以直接实时查询MaxCompute中的数据。只要开通了MaxCompute服务就可以直接使用Lightning服务。

点击“新建数据源”，选择“Lightning”，按页面提示进行配置，测试连通性测试通过后即可。您可以点击这里（https://help.aliyun.com/document_detail/89757.html）查看Lightning的连接信息，如Lightning Endpoint、Port。

注意：JDBC扩展参数中的“sslmode=require&prepareThreshold=0”是必须的，不可删除，否则会无法连接。

2.2 新建API

创建好数据源后，回到数据服务产品页面，我们就可以进行API的生成配置了，本文以向导模式生成API为例。

点击"服务开发"-“新建”-“生成API”-“向导模式”，以向导模式可视化配置的方式生成API。在弹出的对话框中填写API基本信息，这里以查询成交金额增长趋势API为例，如下所示：

点击确认后，进行API配置页面。

首先进行表设置，依次选择数据源类型-数据源名称-数据表名称。这里选择上一步创建的Lightning数据源，然后选择你要查询的MaxCompute表，这里以成交金额表“demo_trade_amount”为例，该表中存储了一个月的成交金额数据。

选择好表之后，会自动展示表的字段列表。然后勾选你要作为API请求参数的字段和作为返回参数的字段。在本例中，我们为了查询成交金额趋势，因此要返回所有数据，即将日期和成交金额都作为返回参数，不设请求参数。

然后点击右侧的“返回参数”，设置参数描述信息。
注意：如果不设置请求参数，则需要开启“返回结果分页”开关，进行分页查询，以避免单次查询返回数据量过大影响性能。

最后进行API测试。点击工具条右边的“测试”，填写API请求参数（由于打开了分页查询开关，系统会自动添加两个分页参数），点击“开始测试”即可，如下图所示。

在测试页面中可以看到API延迟，可以看到通过Lightning查询MaxCompute表只花费了1秒多，比直接通过MaxCompute SQL查询快了几十上百倍！

到此，一个API就已经生成好了，是不是超简单！

2.3 发布API

API测试通过后就可以进行发布。点击工具条右方的“发布”即可将API发布。发布后，可以点击项部导航条中的“服务管理”查看API详情。若您要调用API，请查看“服务管理”-“API调用”页面，数据服务提供了简单身份认证（AppCode）和加密签名身份认证（AppKey&AppSecret）两种认证方式，您可以自由选择。下方将介绍在DataV中进行数据服务API的调用。

是不是有点小激动？“开发”一个API如来没有过如此简单！这简直不能称之为“开发”！

3. 在DataV中调用数据服务的API

接下来要进行DataV数据大屏的配置，主要分为“添加数据”-“新建可视化”两个步骤。

3.1 添加数据服务为数据源

依次点击“我的数据”-“添加数据”，在“类型”中选择“DataWorks数据服务”，填写数据源名称，然后选择您的DataWorks项目（工作空间）。DataV对接数据服务采用的是更加安全的加密签名身份认证，因此这里需要填写AppKey和AppSecret。

AppKey和AppSecret从数据服务的“服务管理”-“API调用”页面中查看，如下所示：

添加好数据服务数据源后，就可以在大屏中进行数据展示了。

3.2 在大屏中调用数据服务API

在“我的可视化”中点击“新建可视化”，本文选择了“智能工厂”模板，如下所示：

模板中的组件自带了静态数据，下面将通过将模板中间的“基本折线图”改为调用上面创建好的“查询成交金额增长趋势”的API为例，讲解如何在组件中使用数据服务API。

选中基本折线图组件，切换到数据面板，在“数据源类型”中选择“DataWorks数据服务”，然后选择刚刚创建的数据源“我的数据服务”，选择“查询成交金额增长趋势”这个API，再设置查询参数，这里将pageSize设置为“31”以查询一个月的数据。

点击“查看数据响应结果”可以看到API的查询结果。
然后填写字段映射关系，在“x”中填写“date”将日期作为横轴，在“y”中填写“amount”将成交金额作为纵轴。

可以看到，当前x和y无法匹配到字段。这是由于DataV对数据格式有一定要求，不能识别结构较深的字段，因此这里要添加一个数据过滤器，过滤掉不必要的字段，在本例中直接返回“rows”数组即可。

勾选“使用过滤器”，点击“新建过滤器”，这里支持编写JS代码对数据结果进行二次过滤和处理，过滤器的data参数为API返回结果JSON对象。在本例中，我们只需要返回API结果中的rows数组，故只需要输入代码 "return data.data.rows;" 即可，然后在下方就可以查看过滤后的结果，点击“完成”即可。

添加好过滤器后就可以看到此时字段已经可以匹配成功了。

但此时折线图并没有正确展示，由于API返回的日期格式与组件默认的格式不一样，因此我们还需要设置一下折线横轴的日期格式。切换到“配置”面板，在“x轴”-“轴标签”中选择数据种类为“时间型”，数据格式选择本API所返回的格式“2016/01/01”，即可看见折线图已经可以正常展示了。

最后预览一下，看看成品。

至此，我们就完成了通过数据服务将MaxCompute表生成API，然后在DataV数据大屏中进行展示的所有步骤。采用类似的步骤，将大屏的其他组件的数据源都配置为DataWorks数据服务API就可以完成整个大屏的创作，是不是感觉很easy！

4. 总结

DataWorks数据服务与DataV进行无缝打通后，则不需要使用DataV中的"API"数据源去填写一个URL调用API，直接新建一个DataWorks数据服务作为数据源，就可以直接选用数据服务中的API，无需每个API都设置AppKey和AppSecret认证信息，并且支持通过表单填写API参数，使用起来十分快捷方便和安全可靠。通过数据服务，您可以将MaxCompute中加工好的数据结果，直接在DataV中进行呈现，“数据开发-数据服务-数据分析展现”一气呵成！

最后，提供一些小贴士及注意事项，供大家参考：

• DataWorks数据服务向导模式生成API只支持单表简单条件查询，脚本模式支持用户编写查询SQL语句，支持多表关联查询、函数以及复杂条件。大家可以根据自己的需求灵活选择。
• Lightning采用的PostgreSQL的语法，故在编写SQL时，要注意使用PostgreSQL函数，而不是MaxCompute的UDF。目前Lightning还只支持max_pt这个MaxCompute UDF，可用于获取当前最新分区。还有，连接字符串时使用“||”。
• Lightning目前只支持秒级查询，并且查询的MaxCompute不宜过大（控制在GB级），尽量将分区作为请求参数，尽量避免扫描过多分区，否则会比较慢。
• 如果您要求毫秒级API查询，则建议采用关系型数据库、NoSQL数据库或AnalyticDB作为数据源。
• DataV组件要求的数据格式是个数组，数据服务生成的API返回结果是个带有错误码的完整JSON，因此要使用过滤器对API结果进行处理。您可以选择在DataV中添加过滤器，也可以选择直接在数据服务配置API时添加过滤器。一般来说，对于未分页查询的API，直接返回“data”数组就行，对于分页查询的API直接返回“data.rows"数组。
• 若你要在DataV的折线图或柱状图中添加多个系列，DataV一般要求每个系列的数据是一个对象，并通过字段“s”来区分系列，此时要注意使用过滤器进行格式转换。

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