问题一：dataworks支持连接fine report吗，支持的话需要用到什么？
dataworks支持连接fine report吗，支持的话需要用到什么？
参考回答：
fine report这个是可视化平台吗 我们有提供数据服务 可以将数据源注册成api开放 可以看下是否可用https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/dataservice-studio-2/?spm=a2c4g.11186623.0.i2
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问题二：怎么修改dataworks线上任务的用户执行权限呀？
怎么修改dataworks线上任务的用户执行权限呀？我把以前同事权限移除后，我现在在提交任务后 还会提交到以前同事的账号下进行运行 现在把以前同事的账号权限收回了 导致现在任务执行不了 现在想更换提交任务后运行任务的账号角色 怎么更换
参考回答：
数据集成任务还是odps sql调度任务，右上角 小扳手 看下emr引擎注册时设置的访问者身份是子账号映射的系统账号还是任务责任人映射的系统账号 ，前者修改子账号，后者修改节点任务责任人
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问题三：DataWorks这个集成任务是怎么回事？
DataWorks这个集成任务是怎么回事，全部都在RUN，持续了7个小时，但是没问题。这个任务就几万条数据我们这边有一批任务集成任务都是这样的问题https://dataworks.data.aliyun.com/cn-shenzhen/workbench?defaultProjectId=18530&env=prod&taskId=1000355156147&userProjectId=18530#/runLog？
参考回答：
实际同步很快 执行TRUNCATE dim.dim_sp_whse_info很久才返回 可以看下目标端是不是慢sql了
2024-06-20 02:10:25.827 [job-512132071] INFO DBUtil - executeSqlWithoutResultSet: TRUNCATE dim.dim_sp_whse_info
2024-06-20 09:43:35.123 [job-512132071] INFO JobContainer - jobContainer starts to do split ...
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问题四：DataWorks正常配置分区调度参数 然后历史数据通过补数据来回刷是否有支持的方案？
DataWorks正常配置分区调度参数 然后历史数据通过补数据来回刷。如果表多的话部分数据源支持整库 左上角 全部产品 数据集成 可以选择对应类型看下是否有支持的方案？
参考回答：
在DataWorks中，如果你需要对多个表进行历史数据的回刷（即补数据），并且希望利用分区调度参数来高效管理这些任务，可以遵循以下步骤和考虑因素：
- 配置分区调度参数:
- 在数据开发（DataStudio）模块中，针对每个需要调度的任务，合理设置分区参数。例如，对于时间序列数据，可以使用
${bdp.system.bizdate}或其他系统变量来代表日期分区，这样任务就会根据指定的日期范围自动执行。
- 批量补数据:
- 对于需要回刷历史数据的任务，可以使用“补数据”功能。在任务的运维页面，选择需要回填的日期范围，DataWorks会根据任务的依赖关系和分区配置自动生成相应的补数据任务。
- 数据源支持与整库处理:
- 针对您的问题，部分数据源确实支持整库或全表的数据迁移和处理。在配置数据同步任务时，检查数据源类型是否支持整库导入或导出。在“数据集成”模块创建同步任务时，选择对应的数据源类型，查看是否提供“整库同步”或类似的功能。
- 查看支持方案:
- 在DataWorks控制台，进入“数据集成”模块，左上角选择“全部产品”，然后在数据集成页面，可以通过筛选或直接浏览不同的数据源类型，查看是否支持整库或特定的批量处理方案。例如，对于关系型数据库，通常会有详细的迁移或同步向导，指导如何进行整库迁移。
- 自定义脚本处理:
- 如果数据源不直接支持整库操作，或者需要更复杂的逻辑处理，可以在数据集成任务中编写自定义SQL脚本，实现全表数据的抽取和加载。
- 任务模板与批量创建:
- 对于表多的情况，可以先创建一个任务作为模板，配置好所有必要的参数和设置，然后通过复制或使用脚本批量创建相似任务，以减少重复工作。
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问题五：DataWorks为啥同样的查询语句有的时候快的离谱，有的时候慢的离谱？
DataWorks为啥同样的查询语句有的时候快的离谱，有的时候慢的离谱？除了优化查询语句，还有什么可以提高查询效率的路子？
参考回答：
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