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DataWorks想一次性搜索出来打钩然后改掉所有order节点的调度周期,怎么解决

"DataWorks从头开始匹配没用,源表命名没有规则性的,比方说我要搜索 order 订单这个关键词,因为我也不知道他这个order关键词到底是在哪个位置,我就想一次性搜索出来打钩然后改掉所有order节点的调度周期,怎么解决?还有这个界面,这个名称挡住啦,有没有能够拉开看到完整名称的办法 ?image.png
image.png"

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真的很搞笑 2024-06-23 12:04:40 41 0
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  • :编写脚本自动搜索
    如果你需要更加自动化的方式来搜索和批量修改,可以考虑编写脚本来调用 DataWorks 的 API。这种方式需要一定的编程知识。image.png

    2024-08-24 21:46:33
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  • 在DataWorks中,如果您想一次性搜索出所有order节点并修改它们的调度周期,可以通过以下步骤来实现:

    1. 登录DataWorks控制台
      首先,您需要登录到DataWorks的控制台,并切换到目标地域和工作空间。

    2. 进入数据开发页面
      在DataWorks控制台中,单击左侧导航栏的“数据建模与开发” > “数据开发”,然后选择对应的工作空间进入数据开发页面。

    3. 搜索order节点
      在数据开发页面,您可以使用搜索功能来查找所有名为“order”的节点。通常,DataWorks的节点名称会在业务流程的目录树中显示,您可以通过在界面上方的搜索框中输入“order”来快速定位这些节点。

    4. 批量修改调度周期
      然而,需要注意的是,DataWorks原生界面可能并不直接支持批量修改多个节点的调度周期。因此,您可能需要通过以下方式之一来实现这一需求:

    方案一:手动修改
    如果节点数量不多,您可以逐个打开这些order节点的编辑页面,然后在“调度配置”中修改它们的调度周期。这种方法虽然耗时,但操作相对简单直接。

    方案二:使用脚本或API
    对于大量节点的批量修改,建议使用DataWorks提供的API或编写脚本来实现。DataWorks提供了丰富的API接口,您可以通过调用这些API来查询节点信息、修改节点配置等。通过编写脚本,您可以自动化地遍历所有order节点,并修改它们的调度周期。

    需要注意的是,使用脚本或API修改节点配置需要一定的编程能力和对DataWorks API的熟悉程度。如果您不熟悉这些操作,建议咨询阿里云的技术支持或查阅相关文档。

    方案三:利用DataWorks的调度依赖功能
    如果这些order节点之间存在依赖关系,并且您希望基于某种依赖逻辑来修改它们的调度周期,您可以利用DataWorks的调度依赖功能来实现。通过配置节点的上游依赖和下游依赖,您可以确保在修改一个节点的调度周期时,能够自动地调整其依赖节点的调度周期。

    1. 验证修改结果
      在修改完所有order节点的调度周期后,建议您进行验证以确保修改成功。您可以查看节点的调度配置页面,确认调度周期已经更新为您所设置的值。同时,您还可以观察节点的实际运行情况,以确保它们按照新的调度周期正常执行。

    结论
    虽然DataWorks原生界面可能不支持直接批量修改多个节点的调度周期,但您可以通过手动修改、使用脚本或API、以及利用调度依赖功能等方式来实现这一需求。具体选择哪种方式取决于您的实际情况和需求。

    2024-08-18 20:56:06
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  • 深耕大数据和人工智能

    要在DataWorks中一次性搜索并修改所有order节点的调度周期,您可以按照以下步骤操作:

    打开DataWorks控制台:登录到阿里云DataWorks控制台。

    进入项目列表:在左侧导航栏中,选择“工作空间”,然后点击您要操作的项目名称。

    进入任务管理页面:在项目概览页面,点击顶部菜单栏中的“开发”选项卡,然后选择“任务管理”。

    筛选order节点:在任务管理页面,使用搜索框筛选出所有的order节点。您可以输入关键词“order”进行筛选。

    批量修改调度周期:选中所有筛选出的order节点,然后在右侧的操作栏中点击“批量修改”。

    设置新的调度周期:在弹出的批量修改对话框中,找到“调度周期”字段,将其设置为您想要的新调度周期。例如,如果您希望将所有order节点的调度周期更改为每天执行一次,可以设置为“1d”。

    确认修改:点击“确定”按钮,系统将自动更新所选节点的调度周期。

    请注意,在进行批量修改时,确保您已经仔细检查了所有选定的节点,以避免误操作导致不必要的影响。此外,如果您的项目中有大量order节点,可能需要一些时间来完成批量修改操作。

    2024-08-18 10:47:32
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  • 直接使用浏览器的ctrl+F 来搜索呀 直接搜索 order关键字的就可以 image.png

    2024-08-14 16:43:44
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  • DataWorks支持对节点、资源、函数进行批量修改责任人等批量编辑操作,并支持批量提交并发布,将变更操作发布至生产环境生效。
    操作步骤
    1.登录DataWorks控制台,进入数据开发页面后,在顶部的快捷操作按钮中单击批量操作按钮,即可打开批量操作页面。![image.png]
    2批量修改image.png

    (https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/c5eftvn6qskjg_c395e5711e494e57981c01273dc8f901.png)

    2024-08-14 16:12:30
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  • 技术浪潮涌向前,学习脚步永绵绵。

    在 DataWorks 中,如果你想搜索包含特定关键词的所有表或节点,并批量修改它们的某些属性(比如调度周期),这通常涉及到一些手动操作和可能的定制化脚本。下面是一些步骤和建议,帮助你完成这项工作:

    1. 批量搜索包含关键词的表或节点

    方法一:使用 DataWorks 的搜索功能

    • 打开 DataWorks 控制台
    • 进入工作流或数据开发页面
    • 使用搜索框:在页面顶部的搜索框中输入关键词 "order",然后按回车键搜索。
    • 筛选结果:搜索结果会列出所有包含 "order" 关键词的工作流、节点等。你可以通过点击每个结果来查看其详情。

    方法二:编写脚本自动搜索

    如果你需要更加自动化的方式来搜索和批量修改,可以考虑编写脚本来调用 DataWorks 的 API。这种方式需要一定的编程知识。

    2. 批量修改调度周期

    一旦找到了所有包含 "order" 关键词的节点,你可以考虑以下几种方法来批量修改它们的调度周期:

    方法一:手动修改

    • 逐个节点修改:打开每个节点,进入调度配置,修改调度周期。
    • 缺点:这种方法比较耗时,适合节点数量较少的情况。

    方法二:使用 DataWorks API

    • 获取节点列表:使用 DataWorks API 获取所有节点的列表。
    • 筛选包含关键词的节点:根据节点名称中的关键词筛选出需要修改的节点。
    • 修改调度周期:调用 API 更新每个节点的调度周期。

    方法三:使用 DataWorks 的批量操作功能

    • 如果 DataWorks 提供了批量操作的功能,你可以尝试使用该功能来批量修改调度周期。
    • 查找批量操作入口:通常在工作流编辑器或数据开发页面会有批量操作的选项。
      1111.png
    2024-08-14 15:39:29
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  • 阿里云大降价~

    在页面顶部的搜索框中,直接输入关键词“order”,系统会自动列出所有名称中包含该关键词的节点。这将帮助您快速定位到所有与订单相关的节点,不论关键词位于名称中的任何位置。在搜索结果中,您可能会发现直接批量修改调度周期的功能并不直观。此时,可以采用 批量操作 功能来实现这一需求。
    选中您通过搜索找到的、需要修改调度周期的所有节点。通常,您可以通过复选框来选择多个节点。
    选择好节点后,查找是否有直接修改调度周期的选项。如果直接修改调度周期的选项不可见,您可能需要通过 批量编辑属性 或进入每个节点的 调度配置 单独调整。
    若无直接批量修改调度周期的选项,您可能需要逐个进入这些节点的 调度配置 页面,手动调整时间周期设置。虽然不是最理想的批量处理方式,但在当前界面功能下可能是必要的步骤。

    2024-08-14 12:19:13
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  • 选中名称边上的竖线来拉开下,或者把浏览器进行缩放。
    image.png

    然后使用页面搜索order关键字。
    image.png

    之后全部选中之后进行批量操作。
    image.png
    image.png

    ——参考链接

    2024-08-13 17:45:34
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  • 可以编写一个脚本来实现这个功能。一个简单的Python脚本示例,用于修改DataWorks中的节点调度周期:

    ```import requests
    import json

    请替换为您的DataWorks项目信息

    project_id = "your_project_id"
    access_token = "your_access_token"

    搜索关键词

    search_keyword = "order"

    新的调度周期(单位:秒)

    new_schedule_interval = 3600

    获取项目下的所有节点

    url = f"https://dataworks.aliyuncs.com/api/projects/{project_id}/nodes?access_token={access_token}"
    response = requests.get(url)
    nodes = json.loads(response.text)["value"]

    遍历节点,查找包含关键词的节点并修改调度周期

    for node in nodes:
    if search_keyword in node["name"]:
    print(f"找到匹配节点:{node['name']}")

        # 更新节点调度周期
        update_url = f"https://dataworks.aliyuncs.com/api/projects/{project_id}/nodes/{node['id']}/update?access_token={access_token}"
        update_data = {
            "scheduleInterval": new_schedule_interval
        }
        update_response = requests.put(update_url, data=json.dumps(update_data))
        if update_response.status_code == 200:
            print(f"成功更新节点 {node['name']} 的调度周期为 {new_schedule_interval} 秒")
        else:
            print(f"更新节点 {node['name']} 失败,错误信息:{update_response.text}")
    

    ```
    image.png
    参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/best-practices-for-running-pyspark-jobs-in-dataworks?spm=a2c4g.11186623.0.i337

    2024-08-10 12:21:37
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