DataWorks产品使用合集之开发离线数仓时,需要多个工作空间的情况有哪些

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
简介: DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

问题一:dataworks这个定义的 today 在调试参数预览里可以赋值到今天日期,这个怎么配置?


dataworks这个定义的 today 在调试参数预览里可以赋值到今天日期,但在执行的时候就不能直接赋值了,这个怎么配置?


参考回答:

可以参考下【数据开发界面三种运行方式】

运行:第一次运行后,您需要手动为该变量赋值常量,第一次赋值会被记录。如果对代码进行修改,该变量依旧使用第一次运行时的赋值。

高级运行:高级运行时,您需要手动为当前代码中的变量进行赋值常量,如果修改了代码中的变量,请使用高级运行给变量重新赋值常量。

开发环境执行冒烟测试:通过手动选择业务日期模拟节点自动调度的场景,获取当前业务日期下调度参数的替换值。

如果要修改任务执行资源组,请使用“高级运行”。

【三种运行按钮关于变量赋值区别】


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https://developer.aliyun.com/ask/588703



问题二:dataworks数据地图如何查看全部表


dataworks数据地图最大显示5000个对象,项目下如果表超过5000,应该怎样查看到全部表的数据,比如我某个项目下有10000张表,我想全部查看这10000张表的数据


参考回答:

在阿里云DataWorks中,如果项目下的表数量超过了数据地图默认的最大显示限制(5000个对象),可以通过以下几种方式来查看和管理超过限制的全部表:

  1. 搜索与过滤
  • 使用DataWorks的数据地图中的搜索功能,通过输入表名的部分或全部关键字、标签等方式来查找特定的表。
  1. 分批次查看
  • 虽然一次不能展示所有10000张表,但您可以按照数据库、业务线、时间戳等分类标准分批查看不同的表集合。
  1. 资源组管理
  • 如果表可以根据业务逻辑进行归类,可以考虑使用资源组进行管理,这样可以在不同资源组下分别查看对应表。
  1. API接口调用
  • 可以通过DataWorks提供的API接口获取项目下的所有表信息,然后在本地或者自定义的工具上进行批量处理和查看。
  1. 优化项目结构
  • 重新审视项目的表设计和组织结构,看是否可以合理化精简表的数量或者将表分布到多个子项目中以便管理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588697



问题三:DataWorks有调度配置的Java API吗?


DataWorks有调度配置的Java API吗?


参考回答:

DataWorks没有提供调度配置的Java API。但是,您可以使用DataWorks提供的Web界面进行调度配置。


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https://developer.aliyun.com/ask/587869



问题四:dataworks中ADB for mysql 湖仓版和数仓版具体区别有没有文档介绍?


dataworks中ADB for mysql 湖仓版和数仓版具体区别有没有文档介绍?


参考回答:

ADB for MySQL在阿里云的数据仓库产品中,主要分为湖仓版(3.0)和数仓版(3.0)。这两者的主要区别在于数据处理和架构设计方面。

湖仓版(3.0)是在数仓版的基础上进行了全面升级,特别是在数据的采集、存储、计算和应用等环节。它基于计算存储分离的架构来构建,能够同时提供低成本的离线处理能力和高性能的在线分析能力。这种模式尤其适合需要实时分析的业务场景,同时也保持了对历史数据的高效存储和处理能力。但需要注意,ADB湖仓版数据源不支持在公共资源组配置以及运行同步任务。如果从数仓版切换到湖仓版,使用该数据源在公共资源组上运行的同步任务将会失败。

与此相比,数仓版是传统的数据仓库解决方案,主要侧重于为业务提供数据分析和决策支持。

为了更好地满足不同的业务需求,建议用户在选择时仔细比较两者的功能和特点,并结合实际业务场景来做决策。此外,阿里云官方文档中有关于如何创建湖仓版和数仓版的详细教程,可以帮助用户进一步了解和使用这两种版本。


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https://developer.aliyun.com/ask/586922



问题五:dataworks开发离线数仓,什么情况下会需要多个工作空间?


dataworks开发离线数仓,什么情况下会需要多个工作空间?


参考回答:

在DataWorks中,可能会需要多个工作空间的情况包括:需要管理多个DataWorks工作空间且需要复用一套数仓规划时;或者面对跨多个工作空间的复杂数据体系时。例如,可以通过设计空间来共享一套数据建模工具,针对整个数据体系进行统一地数仓规划、维度建模及指标定义等工作。

引擎数量和种类在很大程度上影响了离线数仓的处理能力和效率。DataWorks基于阿里云配套的MaxCompute、EMR等分布式计算引擎,为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台。不同的计算引擎有不同的性能和特性,比如处理速度、内存消耗、容错能力等,这些都将直接影响到离线数仓的计算速度和整体效率。因此,在选择和使用计算引擎时,需要根据具体的业务需求和数据特性来进行合理的选择和配置,以达到最优的计算效果。


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https://developer.aliyun.com/ask/586919

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