大数据开发治理DataWorks

本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。

婚礼纪是杭州火烧云科技推出的结婚服务平台，覆盖婚宴酒店、婚纱摄影等全产业链，年服务超2000万对新人。为应对海量数据处理挑战，婚礼纪选择阿里云DataWorks作为一站式大数据开发治理平台，解决数据血缘不清、指标口径混乱等问题。通过湖仓一体架构与全链路数据治理，实现多源异构数据高效整合，支撑精准营销、交易风控等核心场景。DataWorks新版数据开发Data Studio大幅提升开发效率，Copilot智能助手优化SQL代码生成与测试，助力婚礼纪构建数据驱动的结婚产业服务中枢。

阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。

功能演示

大数据开发治理平台DataWorks基于MCP协议，正式发布了DataWorks Agent，内置DataWorks MCP Server V1.0。该功能支持在DataWorks Data Studio中通过自然语言交互完成数据开发任务，实现了需求即代码的开发体验。本文将详细介绍如何通过配置使用DataWorks MCP Server进行任务的开发和运维管理。

DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，内置阿里巴巴15年大数据建设方法论，深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务，为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务，助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。

本文介绍如何使用DataWorks Notebook结合视觉识别模型RAM和自然语言处理模型BERT实现多模态图片标注，为智能内容生成和多模态数据分析的广泛应用提供支持。

大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。

阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型，用户可通过DataWorks Copilot智能助手，以自然语言交互完成代码操作，实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论，支持多种大数据引擎和AI计算服务，助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。

1688跨境属性接口系列是1688开放平台为满足跨境业务需求提供的API接口，核心接口1688.item_get用于查询商品的跨境属性，帮助开发者和商家获取关键信息，更好地开展跨境贸易。公共参数包括key、secret等，支持多种返回格式，默认json。Python示例代码展示了如何调用该接口获取海关编码、税率等信息。使用步骤包括注册、构建请求、发送请求和处理响应。

这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。

如何让DataWorks调度依赖一个非DataWorks的任务结点，如数据上传任务？创建一个表的空分区，然后通过DataWorks去检查这个分区。

DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。

一文带你了解DataWorks大数据开发治理平台的优与劣

Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合DataWorks Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。

DataWorks是阿里云推出的一款大数据开发治理平台，集成了多种大数据引擎，支持数据集成、开发、分析和任务调度。本文通过用户画像分析的最佳实践，评测了DataWorks的功能和使用体验，并提出了优化建议。通过实践，DataWorks在数据整合、清洗及可视化方面表现出色，适合企业高效管理和分析数据。

阿里云DataWorks是一款集数据集成、开发、分析与管理于一体的大数据平台，支持多种数据源无缝整合，提供可视化ETL工具和灵活的任务调度机制。其内置的安全体系和丰富的插件生态，确保了数据处理的高效性和安全性。通过实际测试，DataWorks展现了强大的计算能力和稳定性，适用于中小企业快速搭建稳定高效的BI系统。未来，DataWorks将继续优化功能，降低使用门槛，并推出更多灵活的定价方案，助力企业实现数据价值最大化。

本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门，包含：Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等，同时，使用DataWorks Copilot体验智能数据开发，体验智能交互式数据探索之旅。

开发人员在基于GitHub开源项目进行开发时会产生海量事件，GitHub会记录每次事件的类型、详情、开发者和代码仓库等信息，并开放其中的公开事件。DataWorks提供“Github十大热门编程语言”模板，通过对GitHub中公开数据集进行加工和分析，并将分析结果以邮箱的方式发送给指定用户。运行本案例后，您将得到Github中Top10编程语言每小时被提交的次数与排行。

DataWorks进行全面升级，从数据治理中心转型为数据资产治理，强调业务视角下的数据分类与管理，引入Data+AI全链路数据血缘追踪，提升数据质量和安全性，促进跨部门协作。同时，提供限时优惠活动，助力企业高效利用数据资产。

本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕（簌篱）在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用，详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台，提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案，结合StarRocks的高性能分析能力，帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理，满足复杂业务场景下的需求，提升数据处理和分析效率。

本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展，包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率，助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。