如何基于 Tapdata 社区版，构建并运行一个 MongoDB => MySQL 的带 UDF 的同步任务 | Tapdata

Tapdata Community（社区版），即 Tapdata Live Data Platform (Community Edition) ，是 Tapdata 面向社区开发者和用户提供的开源版本，目前处于 beta 状态。Tapdata Community 拥有企业版的绝大部分核心功能， 支持用代码而非 SQL 来处理数据。核心覆盖的场景包括：实时数据同步、开发和 Fluent ETL，具备全量和增量复制，异构数据库间的同步与转换，表级同步以及任务监控等能力。预计下个版本将新增实时数据校验、增量数据校验、自定义函数与聚合算子场景支持，同时将数据源补充到 50 个以上。

本教程章节将具体介绍，如何基于 Tapdata Community，构建并运行一个 MongoDB => MySQL 的带 UDF 的同步任务。（点击这里查看更多‍技术教程与资源）

*任务说明：从 MongoDB 到 MySQL 的带 UDF（User Defined Function）的数据同步，仍然是数据同步，但做了一些字段变换。

1. 定义 UDF（User Defined Function）：加一些字段，删除一个已存在的数据

2. 新建表同步任务，增加 UDF 节点并运行

   p = Pipeline('mongo=>mysql_with_udf')p.readFrom(mongodb.car).processor(pp).writeTo(mysql.car_with_udf)p.start()

*补充说明：与上一个任务的不同之处在于，这里在读写之间增加了一个处理器（processor），对 record 做了一些变换的同时，按照 UDF 定义增减了字段，变换了类型。

3. 监听实时状态：monitor job mongo=>mysql

4. 查看运行日志：logs job mongo=>mysql

5. 查看建表情况

*任务完成情况：亮点在于，不仅完成了数据同步，还完成了表结构的自动创建。在同步过程中，能够自动建出处理完之后的表结构，无需像其他同步工具一样手动建表，使用更方便。