请问我再dataworks中建了ODPS Spark任务，任务对应的spark程序中调用了我们自己？

如果在DataWorks中创建了一个ODPS Spark任务，并在任务对应的Spark程序中调用了自己的代码，需要注意以下几点：

代码依赖：需要确保你的自定义代码（例如Java或Scala代码）已经正确打包，并将依赖的库文件和资源文件打包在一起。同时，在提交Spark任务时，需要将打包好的代码和相关的依赖文件上传到ODPS中，并在Spark程序中进行相应的引用和配置。

代码运行环境：需要确保自定义代码可以在ODPS Spark任务的运行环境中正常运行。通常情况下，ODPS Spark任务的运行环境是基于Hadoop和Spark的分布式计算环境，需要确保自定义代码可以在该环境中正确运行。

代码调试和测试：在提交ODPS Spark任务之前，建议你对自定义代码进行充分的调试和测试，以确保代码的正确性和稳定性。可以在本地使用相应的开发工具和调试器进行调试和测试，也可以在ODPS Spark任务中使用相应的调试和日志工具进行调试和测试。

在DataWorks中，如果您的ODPS Spark任务调用了一个公网IP接口并且一直超时，可能需要进行沙箱白名单配置。沙箱白名单允许您在DataWorks作业中通过网络访问指定的外部资源。

以下是一些解决问题的步骤：

1. 配置沙箱白名单：在DataWorks控制台的项目详情页中，找到 "安全配置" 或类似选项。在安全配置页面中，您可以添加沙箱白名单，将目标公网IP和端口添加到白名单列表中。请确保正确配置白名单并保存更改。

2. 确认网络连接：确保DataWorks作业所在的环境具有与目标公网IP地址的网络连通性，以确保能够访问该接口。

3. 调试Spark程序：检查Spark程序的代码是否正确地调用了目标公网IP接口，并确保没有其他错误导致超时。您可以尝试在本地运行该Spark程序，看是否能够正常访问目标接口。

dw这边调度机器加白名单估计不够 需要计算的机器上加白名单 dw下发到计算引擎执行的任务 不确定是不是这个方式加 可以问问mc同学 在群公告 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-ip-address-whitelists?spm=a2c4g.11186623.0.i13，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”