版本：2.x

创建数据开发任务

Tapdata 的数据开发任务支持在源/目标节点间增加处理节点，可帮助您快速实现多表合并、数据拆分、字段增减等数据处理需求。本文介绍数据开发任务的创建流程。

操作步骤

本案例中，我们将演示如何通过数据开发任务，在不改变源表（customer 表）的结构和数据的情况下，将表结构中的 birthdate 字段类型从 STRING 转换为 DATE，同时筛选出生日期晚于 1991-01-01 的用户，最后将表结构和筛选后的数据应用至新的表（customer_new）中。

登录 Tapdata 平台。
在左侧导航栏，选择数据管道 > 数据开发。
单击页面右侧的创建，跳转到任务配置页面。
在页面左侧的连接区域，依次拖拽作为源和目标的数据连接至右侧画布中。
在页面左侧的处理节点区域，依次拖拽类型修改节点和 Row Filter 节点。
提示
更多处理节点的介绍及应用场景，见处理节点。
将上述四个节点按照数据流转顺序连接起来，如下图所示。
根据下述说明，依次完成各节点配置。
1. 在画布中，单击最左侧的源节点，根据下述说明完成右侧面板的参数配置。
  - 节点名称：默认为连接名称，您也可以设置一个具有业务意义的名称。
  - 表：选择要操作的源表。
  - 批量读取条数：全量同步时，每批次读取的记录条数，默认为 100。
  - DDL 事件采集：打开该开关后，Tapdata Cloud 会自动采集所选的源端 DDL 事件（如新增字段），如果目标端支持 DDL 写入即可实现 DDL 语句的同步。
  - 增量同步方式：选择日志cdc 或轮询，选择为轮询时，您还需要指定轮询的字段、时间间隔和每次读取行数。
  - 过滤设置：默认关闭，开启后您需要指定数据过滤条件。
2. 单击类型修改节点，然后在右侧面板中，修改 birthdate 字段的类型为 Date。
3. 单击 Row Filter 节点，根据下述说明完成右侧面板的参数配置。
  - 执行动作：选择为保留匹配数据。
  - 条件表达式：填写数据匹配的表达式，案例填写为 record.birthdate >= '1990-01-01'，支持的符号如下：
    - 比较：大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）、等于（==）
    - 逻辑判断：与（&&）、或（||）、非（!）
    - 正则表达式：例如 /^.*$/.test( )
    - 条件分组：如需添加多组条件，请先用英文括号包括每组条件，然后在各组条件间加入逻辑判断符号，例如筛选出 50 岁以上的男性或者收入一万以下的 30岁以上的人，即：( record.gender == 0&& record.age > 50) || ( record.age >= 30&& record.salary <= 10000)
4. 单击最后的目标数据节点，根据下述说明完成右侧面板的参数配置。
  - 表：选择处理后的数据要写入的表。
  - 批量写入条数：全量同步时，每批次写入的条目数。
  - 写入每批最大等待时间：根据目标库的性能和网络延迟评估，设置最大等待时间，单位为毫秒。
  - 已有数据处理：根据业务需求选择，如果目标表没有数据且结构和源表不一致，可选择为清除目标表原有表结构及数据。
  - 数据写入模式：根据业务需求选择。
    - 按事件类型处理：选择插入、更新、删除事件的数据写入策略。
    - 统计追加写入：只处理插入事件，丢弃更新和删除事件。
  - 全量多线程写入：全量数据写入的并发线程数，默认为 8，可基于目标端写性能适当调整。
  - 增量多线程写入：增量数据写入的并发线程数，默认未启用，启用后可基于目标端写性能适当调整。
（可选）单击上方的图标，配置任务属性。
- 任务名称：填写具有业务意义的名称。
- 同步类型：可选择全量+增量，也可单独选择全量或增量。全量表示将源端的存量数据复制到目标端，增量表示将源端实时产生的新数据或数据变更复制到目标端，二者结合可用于实时数据同步场景。
- 任务描述：填写任务的描述信息。
- 高级设置：设置任务开始的时间、共享挖掘、增量数据处理模式、处理器线程数、Agent 等。
单击保存或启动按钮完成创建，任务启动成功后如下图所示，可查看任务的 QPS、延迟、任务事件等信息。
提示
为保障任务的正常运行，单击保存或启动后，Tapdata 会对各节点的配置进行预检查，如未通过请根据当前页面的日志提示进行调整。

数据验证

登录至目标库，查看 customer_new 表的结构，birthdate 列的类型为 datetime，然后查看出生日期早于 1990-01-01 的用户数量，数量为零，而该表的总记录数为 31276，证明已过滤掉了这部分数据。

mysql> DESC customer_new;
+---------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field         | Type         | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| id            | varchar(200) | NO   | PRI | NULL    |       |
| name          | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| lastname      | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| address       | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| country       | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| city          | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| registry_date | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| birthdate     | datetime(3)  | NO   |     | NULL    |       |
| email         | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| phone_number  | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
| locale        | varchar(200) | NO   |     | NULL    |       |
+---------------+--------------+------+-----+---------+-------+
11 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT COUNT(*) FROM customer_new WHERE birthdate < 1990-01-01;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

mysql> SELECT COUNT(*) FROM customer_new
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    31276 |
+----------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

扩展阅读

组合多个处理节点和多个数据源，可实现更加复杂和个性化的数据流转，更多介绍，见处理节点。

创建数据开发任务

操作步骤​

数据验证​

扩展阅读​

操作步骤

数据验证

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