DataWorks是界面操作创建的？

DataWorks 是通过界面操作创建和管理的，其提供了可视化的开发环境（DataStudio），用户可以通过该界面完成数据开发、任务调度、数据源管理等操作。以下是关于 DataWorks 界面操作创建的具体说明：

1. DataWorks 的界面化操作

DataWorks 提供了 数据开发（DataStudio） 模块，用户可以通过该模块进行可视化的任务开发与管理。具体功能包括： - 业务流程创建：用户可以在 DataStudio 中创建业务流程，用于组织后续的数据开发工作。 - 节点开发：支持创建不同类型的计算节点（如 MaxCompute SQL 节点、数据集成节点等），并对节点进行代码编辑、调试和发布。 - 表管理：支持通过界面化的方式创建、查看和管理数据表。 - 资源与函数管理：支持上传资源文件（如文本文件、Python 脚本、压缩包等）并注册为自定义函数。

2. 创建任务的步骤

在 DataWorks 中，任务的创建和管理主要通过以下步骤完成： 1. 新建业务流程：在 DataStudio 界面中，用户需要先创建一个业务流程，作为任务开发的基本单位。 2. 添加节点：在业务流程中添加计算节点（如 MaxCompute SQL 节点），并编写相应的代码逻辑。 3. 配置调度属性：为节点配置周期性调度属性，例如调度周期、依赖关系等。 4. 任务调试：在开发环境中对节点代码进行测试运行，确保逻辑符合预期。 5. 发布任务：将开发完成的任务发布至生产环境，使其按照配置的调度周期自动运行。

3. 数据源管理

DataWorks 支持通过界面化的方式管理数据源，用户可以在 数据源管理 页面完成以下操作： - 创建数据源：支持多种数据源类型（如 MaxCompute、Hologres、AnalyticDB 等），用户可以通过界面填写数据源信息并完成创建。 - 环境隔离：标准模式的工作空间支持开发环境和生产环境的数据源隔离，确保测试与生产调度操作互不干扰。 - 连通性测试：在配置数据源时，用户可以通过界面测试数据源的连通性，确保配置正确。

4. 权限控制

DataWorks 提供了细粒度的权限管理功能，用户可以通过界面为不同的角色分配权限： - 预设角色：如空间管理员、开发人员等，拥有固定的权限范围。 - 自定义角色：用户可以根据需求创建自定义角色，并为其分配特定模块的查看或修改权限。 - 引擎权限映射：对于使用 MaxCompute 引擎的用户，可以将 DataWorks 自定义角色与 MaxCompute 引擎中的 Role 进行映射，实现权限的统一管理。

5. 界面功能引导

DataStudio 提供了丰富的界面功能，帮助用户高效完成数据开发工作： - 目录树管理：通过目录树对业务流程、节点、表、资源、函数等进行可视化管理。 - 快捷操作：支持快速创建节点、批量修改属性、导入本地数据等功能。 - 布局调整：用户可以通过界面调整业务流程的布局（如纵向、横向、网格等），方便查看和操作。

重要提醒

• 权限要求：操作账号需拥有开发权限，即阿里云主账号，或拥有 空间管理员、开发 角色权限的 RAM 用户。
• 环境准备：在使用 DataWorks 前，需完成开发前的环境准备，包括绑定数据源、配置调度资源组等。
• 数据安全：DataWorks 支持数据脱敏和代码强制评审功能，用户可通过界面开启相关设置以保障数据安全。

综上所述，DataWorks 是通过界面化操作完成任务创建和管理的，用户可以通过 DataStudio 模块高效地进行数据开发、任务调度和权限管理等工作。