DataWorks产品使用合集之如何开发ODPS Spark任务

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为什么这个用不了 怎么选择?


DataWorks为什么这个用不了 怎么选择?


参考回答:

现在也是加载不出来么 是hive还是maxcompute呢 然后看下在右上角 小扳手 是否有对应的数据源


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659131



问题二:dataworks的售价 售前相关事项 ?


dataworks的售价 售前相关事项 ?


参考回答:

售价可以参考一下这部分

https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/billing-overview?spm=a2c4g.11186623.0.0.13d63f7dOrJxnA


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659128



问题三:DataWorks如何可以通过一次调用可以获得这个实时任务的所有的任务ID呢?


DataWorks如何可以通过一次调用可以获得这个实时任务的所有的任务ID呢?


参考回答:

看了一下 目前应该没有对应的api https://help.aliyun.com/zh/dataworks/developer-reference/api?spm=a2c4g.11186623.0.i1#concept-2568666:~:text=3%E7%BA%A7-,%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E6%88%90,-API%E5%90%8D%E7%A7%B0

这个试试 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/developer-reference/api-dataworks-public-2020-05-18-listfiles?spm=a2c4g.11186623.0.i3 文件类型填实时


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659127



问题四:DataWorks中mc 跑任务太慢了 还用的是mr , 怎么换到spark 呢?


DataWorks中mc 跑任务太慢了 还用的是mr , 怎么换到spark 呢?


参考回答:

参考

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/create-an-odps-spark-node?spm=a2c4g.11186623.0.i2 


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659126



问题五:DataWorks想找能直接在sql中获取到当前任务传输的数量怎么办?


DataWorks想找能直接在sql中获取到当前任务传输的数量,然后就可以在离线任务中的postSql参数中回写统计数据?


参考回答:

目前没有到 只能看下api处理是否可以满足需求


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659125

相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
相关文章
|
6月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据AI产品月刊-2025年7月
大数据& AI 产品技术月刊【2025年7月】,涵盖7月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
8月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据≠大样本:基于Spark的特征降维实战(提升10倍训练效率)
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案,重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例,揭示高维空间中样本稀疏性问题,并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用,包括数据准备、核心实现与效果评估,同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外,还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应,为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则,展望未来发展方向。
413 0
|
9月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据& AI 产品月刊【2025年4月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年4月】,涵盖4月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
10月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
面向 MoE 和推理模型时代:阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上,阿里云大数据 AI 平台持续创新,贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势,带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级,助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
|
5月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
阿里云大数据AI产品月刊-2025年8月
阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2025年 8 月】,涵盖 8 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
419 2
|
8月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据& AI 产品月刊【2025年5月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年5月】,涵盖5月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
7月前
|
存储 搜索推荐 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能金融理财产品风险评估与个性化配置中的应用(195)
本文深入探讨了Java大数据技术在智能金融理财产品风险评估与个性化配置中的关键应用。通过高效的数据采集、存储与分析,Java大数据技术助力金融机构实现精准风险评估与个性化推荐,提升投资收益并降低风险。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能金融理财产品风险评估与个性化配置中的应用(195)

热门文章

最新文章

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks