问题一：DataWorks支持把odps的一张表拆分十库百表回流mysql吗？
DataWorks支持把odps的一张表拆分十库百表回流mysql吗？拆分条件就是按照某个字段随机的0~99值,回流到mysql对应十库百表
参考回答：
这样好像不支持；如果源端拆分条件是以日期为分区 a分区的数据写入 mysql 的table_a表 这样可以尝试实现
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https://developer.aliyun.com/ask/591292
问题二：DataWorks数据治理中心里面，针对治理项问题发起添加白名单的申请，这种需要什么权限可以发起？
DataWorks数据治理中心里面，针对治理项问题发起添加白名单的申请，这种需要什么权限可以发起？目前好像只有管理员可以？ 
参考回答：
您参考看下
https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/view-and-manage-whitelists?spm=a2c4g.11186623.0.i6
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https://developer.aliyun.com/ask/591291
问题三：DataWorks如何更改odps表生命周期为永久？
DataWorks如何更改odps表生命周期为永久？
参考回答：
要在DataWorks中更改ODPS表的生命周期为永久，您可以按照以下步骤操作：
- 登录DataWorks控制台：您需要登录到阿里云DataWorks控制台。
- 选择数据开发：在左侧导航栏中选择“数据建模与开发” > “数据开发”，然后选择对应的工作空间进入数据开发界面。
- 定位到MaxCompute项目：在数据开发页面中，选择需要修改生命周期的MaxCompute项目。
- 修改表属性：找到您想要更改生命周期的ODPS表，然后进行编辑。在表的属性设置中，找到生命周期相关的选项。
- 将生命周期设置为永久：在生命周期的设置中，选择或输入“永久”作为生命周期的时长，以取消表的生命周期限制。
请注意，一旦表的生命周期被设置为永久，该表的数据将不会被自动回收，除非手动删除。在进行这些操作之前，请确保这是您的意图，因为取消生命周期限制可能会导致存储成本的增加。同时，如果您是首次操作或者对操作步骤不太熟悉，建议先咨询有经验的同事或者查阅官方文档，以确保操作的正确性。
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问题四：怎么在dataworks里面使用pyspark 的 graphx？
怎么在dataworks里面使用pyspark 的 graphx？
参考回答：
在DataWorks中使用PySpark的GraphX进行图计算，您需要按照以下步骤操作：
- 安装和配置：确保您已经安装了Spark和PySpark，并且配置了相关的环境变量。这是使用GraphX的前提，因为GraphX是Spark的一个组件，用于图形和图形并行计算。
- 准备Python环境：您可以选择创建一个Python虚拟环境，以便在其中运行PySpark和GraphX。如果您使用的是Docker环境，可以通过制作Docker镜像来准备Python运行环境。
- 编写Python脚本：在Python脚本中，您需要导入Spark和GraphX的相关库，然后根据需要进行图分析和处理。GraphX提供了一系列的运算符和算法，以便于进行图计算。
- 使用GraphFrames：GraphFrames是建立在GraphX之上的库，它为图计算提供了更高级别的API。您可以使用GraphFrames来创建图数据结构，计算节点的入度和出度等。
- 执行脚本：在DataWorks中，您可以将编写好的Python脚本上传到相应的项目中，并通过DataWorks的任务调度功能来执行这些脚本。
总的来说，通过上述步骤，您可以在DataWorks中使用PySpark的GraphX来进行图计算。在进行图计算时，您可能需要根据具体的业务需求来选择合适的GraphX算法和工具。此外，由于GraphX是Spark的一部分，因此您还需要确保Spark集群的配置能够满足您的计算需求。
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https://developer.aliyun.com/ask/591288
问题五：DataWorks中cron 表达式如何支持自己填写的？
DataWorks中cron 表达式如何支持自己填写的？
参考回答：
产品界面目前不支持手动写表达式
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