问题一：dataworks集成任务发布后，任务调度的配置修改，没有生效，能帮忙处理下么？
dataworks集成任务发布后，任务调度的配置修改，没有生效，能帮忙处理下么？
参考回答：
发布成功一般是T+1生效 先可以看下线上周期任务（非实例）的脚本是否已经符合预期
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问题二：DataWorks可以拉一个时间段的运行了那些实例吗？
DataWorks可以拉一个时间段的运行了那些实例吗（比如昨天00:00 ~ 02:00,这段时间有那些实例在运行）？
参考回答：
目前只能在运维中心按定时时间加大范围过滤 再按执行时间排序 来估计一下大致某个范围执行数
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问题三：dataworks实时同步任务（mysql-hologres），遇到这种场景一般怎么处理？
dataworks实时同步任务（mysql-hologres），全量同步+增量，现在有个问题，mysql这边数据库比较慢，并且数据量比较大，全量同步需要比较长的时间，大概六七个小时吧，遇到这种场景一般怎么处理？
参考回答：
可以先用dataworks的离线同步，用主键切割，加大并发，然后在where中限制时间戳，提交到生产，多个并发一起执行，这样同步完，再用dataworks的实时同步，这样效率会很高，要使用单表的同步。
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问题四：dataworks中，我看不同天的同一时区数据也不一致，怎么理解呢？
"dataworks中，我看不同天的同一时区数据也不一致，怎么理解呢？ 
"
参考回答：
DataWorks是阿里云提供的一种数据集成、数据开发、数据治理、数据分析等全生命周期的数据管理与服务。在DataWorks中，时区设置是一个非常重要的环节。默认情况下，当您创建DataWorks工作空间时，其所处的地域对应的时区会被设定为调度时区，即任务定时调度时间所使用的时区。这意味着，如果您在不同的日子进行数据同步任务，而这一天的系统时区设置有所变化，那么可能会导致数据同步的时间不一致。
为了解决这种问题，您可以采取以下措施：
- 确保您的系统时区设置与DataWorks中的时区设置保持一致。这样可以避免在进行timestamp转换时出现错误。
- 在DataWorks的同步任务中进行时区设置。这样，您可以确保数据同步任务按照您期望的时间进行。
- 在进行数据集成或同步任务时，考虑到可能的时区差异，并在代码或任务配置中进行相应的调整。
此外，DataWorks的数据集成任务是由多个子作业（Task）组成的，每个子作业负责读取一个数据区间内的数据。这种并发执行的方式可以最大化提高数据同步的效率。但同时，也需要注意各个子作业之间的时区一致性，以确保整体的数据同步业务能够正确完成。
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问题五：dataworks补当前节点及下游节点会按照依赖顺序来嘛？
dataworks补当前节点及下游节点会按照依赖顺序来嘛？
参考回答：
会按依赖执行（跨周期依赖目前在补数据不会生效）
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