一，将RDS中的数据定时每天同步到Maxcompute中，自动创建按天日期的分区。
这里就要用到大数据开发套件-数据集成的功能，我们采用界面化的配置。
如图地方，设置Maxcompute的分区格式
一般配置到这个地方的时候，默认是系统自带时间参数：${bdp.system.bizdate} 格式是yyyymmdd。也就是说在调度执行这个任务的时候，这个分区会被自动替换为 **任务执行日期的前一天**，相对用户比较方便的，因为一般用户业务数据是当前跑前一天的业务数据，这个日期也叫业务日期。
如图
如果用户想使用当天任务运行的日期作为分区值，需要自定义这个参数，方法如图，也可以参考文档
https://help.aliyun.com/document_detail/30281.html?spm=5176.product30254.6.604.SDunjF
自定义的参数，格式非常灵活，日期是当天日期，用户可以自由选择哪一天，以及格式。
可供参考的变量参数配置方式如下：
后N年：$[add_months(yyyymmdd,12*N)]
前N年：$[add_months(yyyymmdd,-12*N)]
后N月：$[add_months(yyyymmdd,N)]
前N月：$[add_months(yyyymmdd,-N)]
后N周：$[yyyymmdd+7*N]
前N周：$[yyyymmdd-7*N]
后N天：$[yyyymmdd+N]
前N天：$[yyyymmdd-N]
后N小时：$[hh24miss+N/24]
前N小时：$[hh24miss-N/24]
后N分钟：$[hh24miss+N/24/60]
前N分钟：$[hh24miss-N/24/60]
注意：
请以中括号 [] 编辑自定义变量参数的取值计算公式，例如 key1=$[yyyy-mm-dd]。
默认情况下，自定义变量参数的计算单位为天。例如 $[hh24miss-N/24/60] 表示 (yyyymmddhh24miss-(N/24/60 * 1天)) 的计算结果，然后按 hh24miss 的格式取时分秒。
使用 add_months 的计算单位为月。例如 $[add_months(yyyymmdd,12 N)-M/24/60] 表示 (yyyymmddhh24miss-(12 N 1月))-(M/24/60 1天) 的结果，然后按 yyyymmdd 的格式取年月日。
如图，配置完成后，我们来测试运行看下，直接查看日志
可以，看到日志中，Maxcompute（日志中打印原名ODPS）的信息中
partition分区，date_test=20170829,自动替换成功。
再看下实际的数据过去了没呢
我们看到数据是过来了，成功自动创建了一个分区值。那么这个任务定时调度的时候，就会自动生成一个分区，每天自动的将RDS中的数据同步到Maxcompute中的按照日期创建的分区中。
二，如果用户的数据有很多运行日期之前的历史数据，怎么自动同步，自动分区呢。大数据开发套件-运维中心-有个补数据的功能。
首先，我们需要在RDS端把历史数据按照日期筛选出来，比如历史数据2017-08-25这天的数据，我要让他自动同步到Maxcompute的20170825的分区中。
在RDS阶段可以设置where过滤条件，如图
在Maxcompute页面，还是按照之前一样配置
然后一定要 保存-提交。
提交后到运维中心-任务管理-图形模式-补数据
选择日期区间
提交运行，这个时候就会同时生成多个同步的任务实例按顺序执行
看下运行的日志，可以看到运行过程对RDS数据的抽取，在Maxcompute自动创建的分区
看下运行结果，数据写入的情况，自动创建了分区，数据同步过来了。
三，如果用户数据量比较巨大，第一次全量的数据，或者并不是按照日期分区，是按照省份等分区。那么此时数据集成就不能做到自动分区了。也就是说，想按照RDS中某个字段进行hash，相同的字段值自动放到Maxcompute中以这个字段对应值的分区中。
同步本身是做不了的，是在Maxcompute中通过SQL完成，是Maxcompute的特有功能，实际上也是真正的动态分区，大家可以参考文章
。那么就需要我们先把数据全量同步到Maxcompute的一个临时表。
流程如下
1,先创建一个SQL脚本节点-用来创建临时表
