开发者社区 > 大数据与机器学习 > 大数据开发治理DataWorks > 正文

DataWorks为什么开发和生产建出来的还不一样?

DataWorks为什么开发和生产建出来的还不一样?数据集成一键建表是不是出问题了image.png
改用Chrome还是一样的,decimal 类型image.png

展开
收起
真的很搞笑 2024-02-25 06:47:28 27 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    DataWorks中的开发环境和生产环境之间存在差异,以下是一些可能导致它们不同的因素:

    1. 环境隔离:DataWorks的标准模式工作空间允许将开发环境和生产环境进行隔离。这样做的目的是为了确保数据的安全性和稳定性,防止在开发环境中的测试和迭代影响到生产环境中的正式业务。
    2. 数据源管理:在标准模式下,如果删除了开发环境的数据源,这不会影响生产环境中配置的同步任务。但是,如果生产环境中有使用该数据源的任务,那么删除操作后,这些任务将无法正常运行。
    3. 权限控制:DataWorks采用基于角色的访问控制(RBAC)模型来管理用户对DataWorks功能和API的使用权限。在标准模式下,这套权限体系会与MaxCompute的RBAC角色体系相结合,实现更精细的权限管理。
    4. 资源管理:在标准模式下,如果在DataStudio中删除了某个资源,这个操作默认只影响开发环境。要将删除操作应用到生产环境,需要手动将更改发布到生产环境。
    5. 目的和阶段:开发环境和生产环境服务于不同的用途和项目阶段。开发环境主要用于数据的探索、代码编写和测试,而生产环境则是用于部署经过验证的数据处理逻辑和正式的业务运行。
    6. 变更管理:在开发环境中所做的任何更改,如代码更新、配置调整等,都需要经过严格的测试和审核后才能推送到生产环境。这是为了确保生产环境中运行的服务不会因为未经验证的更改而受到影响。
    7. 监控和日志:生产环境通常会有更完善的监控和日志记录机制,以便及时发现和解决问题,保证业务的连续性和稳定性。

    综上所述,开发环境和生产环境在DataWorks中被设计为有不同的目的和功能,以满足数据处理和项目管理的不同需求。这种分离可以提供更高的灵活性和安全性,帮助团队更有效地进行协作和交付。

    2024-02-25 19:15:52
    赞同 展开评论 打赏
  • 确认看下开发的odps项目和生产的odps项目 这几个参数值是不是配置的不一致https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-v2-0-data-type-edition?spm=a2c4g.11186623.0.0.4d793f79UWgs7L
    image.png
    image.png
    ,此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

    2024-02-25 11:20:04
    赞同 展开评论 打赏

DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks
  • 相关电子书

    更多
    DataWorks数据集成实时同步最佳实践(含内测邀请)-2020飞天大数据平台实战应用第一季 立即下载
    DataWorks调度任务迁移最佳实践-2020飞天大数据平台实战应用第一季 立即下载
    DataWorks商业化资源组省钱秘籍-2020飞天大数据平台实战应用第一季 立即下载