问题一：DataWorks如何创建ODPS Spark节点创建Python资源？
DataWorks如何创建ODPS Spark节点创建Python资源？
参考回答：
在数据开发页面，鼠标悬停至 
图标，单击MaxCompute > 资源 > Python。您也可以找到相应的业务流程，右键单击MaxCompute，选择新建 > 资源 > Python。在新建资源对话框中，输入资源名称，并选择目标文件夹。说明如果绑定多个实例，则需要选择MaxCompute引擎实例。资源名称只能包含中文、字母、数字、点、下划线（_）、减号（-），且必须加后缀名.py。创建的Python资源仅支持Python 2.x和Python 3.x版本的Python代码。单击新建。在节点的编辑页面，输入Python代码。代码示例如下，仅进行校检数值判断，非数据业务处理逻辑。# -- coding: utf-8 --import sysfrom pyspark.sql import SparkSessiontry:# for python 2reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')except:# python 3 not neededpassif name == 'main':spark = SparkSession.builder.appName("spark sql").config("spark.sql.broadcastTimeout", 20 * 60).config("spark.sql.crossJoin.enabled", True).config("odps.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict").config("spark.sql.catalogImplementation", "odps").getOrCreate()def is_number(s):try:float(s)return Trueexcept ValueError:passtry:import unicodedataunicodedata.numeric(s)return Trueexcept (TypeError, ValueError):passreturn Falseprint(is_numb
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问题二：dataworks的资源-python 怎么用 语法？
dataworks的资源-python 怎么用 语法？
参考回答：
在 DataWorks 中使用 Python 资源，请遵循以下语法：
- 安装 Python 库：安装适用于您工作流的语言依赖项，包括 Python 库和其他依赖项。
- 添加 Python 节点：单击“新建”，选择 “数据开发”，然后选择 “Python 节点”。
- 编辑代码：单击节点编辑器中的“编辑”，输入 Python 代码，并保存代码。
- 设置参数：单击节点编辑器中的“参数”，并设置参数值。
- 执行 Python 节点：单击节点编辑器中的“运行”，并将结果保存到指定的位置。
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问题三：DataWorks直接复制到另一个业务流程也可以的，有这种批量操作不？
DataWorks直接复制到另一个业务流程也可以的，有这种批量操作不？
参考回答：
同空间内可以看下，复用业务流程，工作空间迁移备份、业务流程复用、节点复用
1.节点、元数据、数据源、资源、函数跨项目、跨region、跨主账号迁移：迁移助手
2.同项目业务流程复用：节点组
3.ODPS SQL节点复用： 创建组件
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问题四：DataWorks同步数据全量同步完需要多久？
DataWorks同步数据全量同步完需要多久？
参考回答：
这个是根据同步速度 数据量等决定的
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问题五：DataWorks标准模式没有克隆功能吗？
DataWorks标准模式没有克隆功能吗？
参考回答：
DataWorks的标准模式确实提供了克隆功能，可以帮助您轻松地复制现有的工作区、项目和资源。具体的步骤如下：
- 登录DataWorks控制台，点击左侧导航栏中的“工作区”，进入工作区管理页面。
- 在工作区列表中找到您想要克隆的工作区，点击右侧的操作列中的“克隆”按钮。
- 在弹出的对话框中填写新工作区的基本信息，如名称、描述等。
- 点击“确认”按钮，完成工作区的克隆。
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