DataWorks跑uv可以加什么参数可以优化下吗？

DataWorks跑UV时，可以考虑以下优化参数：

1. 设置合理的并发数：根据任务的实际情况，设置合适的并发数，以充分利用硬件资源。
2. 使用多线程：通过开启多线程来并行执行任务，提高计算效率。
3. 缓存数据：对于重复使用的数据，可以将其缓存起来，减少读取数据的时间。
4. 调整内存分配：根据任务的需要，合理调整Java虚拟机的内存分配，以避免内存溢出等问题。
5. 使用高性能的硬件设备：例如使用SSD硬盘、更快的CPU等。

在 DataWorks 中，您可以根据您的实际需求和运行环境，对 UV 进行优化。以下是一些常用的技术手段：

• 优化配置参数：可以调节缓存大小、线程数量等配置参数，减少运行时等待时间，并提高整体性能。
• 调整节点数目：可以根据实际负载和资源使用情况，适当调整运行节点的数量，提高性能。
• 使用优化算法：使用高效的排序和查询优化算法，加快 UV 运行速度。

在DataWorks数据开发中，您可以使用调度参数来优化运行UV的任务。调度参数允许您根据任务调度的业务时间及调度参数的取值格式自动替换为具体的值，实现在任务调度时间内参数的动态替换。

首先，您需要在代码中定义变量，并在"调度配置 > 参数"界面，通过调度参数表达式为代码中的变量赋值。例如，${bdp.system.cyctime}定义为一个实例的定时运行时间，而${bdp.system.bizdate}定义为一个实例运行时对应的业务日期。此外，部分节点的调度参数配置存在差异，例如，通用Shell节点中的变量只能以$1、$2、$3...命名。

然后，您可以使用冒烟测试功能来测试调度参数的替换情况。这是为了确保配置的调度参数是否符合预期。

最后，请注意运行（）与高级运行（）功能需手动为代码中的变量赋值常量，因此无法校验配置的调度参数是否符合预期。