DataWorks产品使用合集之在DataWorks中,使用JSON解析函数将MySQL表中的字段解析成多个字段将这些字段写入到ODPS(MaxCompute)中如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
简介: DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

问题一:DataWorks人工可以改,但是很容易出错?


DataWorks目的是从 maxcompute 回流到 ADB 3.0 - MySQL,目前一键自动建表,会把 maxcompute decamal(38,18) 映射成 mysql decamail,导致精度丢失。

人工可以改,但是很容易出错?


参考回答:

目前不支持修改默认映射类型哈 只能先手动改一下 或者提前手动建表


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573625


问题二:DataWorks这个有没有API,我找了下似乎没有找到?


DataWorks这个有没有API,我找了下似乎没有找到?


参考回答:

试一下 restartinstance


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573624


问题三:DataWorks我通过json解析的函数解成多个字段写到odps这样?


DataWorks比如说在mysql表中的一个字段,我通过json解析的函数解成多个字段写到odps这样?


参考回答:

mysql reader的字段支持使用mysql支持的函数 ,最终离线任务会拼接成sql 下发到mysql执行


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573623


问题四:DataWorks中a工作空间克隆到b空间,完成之后,b中的修改会被覆盖么?


DataWorks中a工作空间克隆到b空间,完成之后,在b空间对代码做了一些修改;再次执行a->b克隆操作,b中的修改会被覆盖么?


参考回答:

会被覆盖掉的


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573619


问题五:DataWorks数据开发增量克隆?


DataWorks数据开发增量克隆?


参考回答:

在 DataWorks 中,目前没有原生支持数据开发的增量克隆功能。DataWorks的工作空间克隆功能是将整个工作空间从一个项目复制到另一个项目,包括其中的任务、节点和配置信息。

如果您希望在不同的工作空间之间进行增量复制或同步数据开发内容,可以考虑以下方法:

  1. 手动复制:在目标工作空间中手动创建新的任务和节点,并逐一复制源工作空间中的相关配置和代码。这种方法需要手动操作,适用于较小规模的工作空间或复制的内容较少的情况。
  2. 使用脚本或自动化工具:编写脚本或使用自动化工具来实现数据开发内容的增量复制或同步。这可能涉及读取源工作空间的元数据(例如表结构、函数定义等),并将其应用到目标工作空间中。这种方法可以提高效率并减少手动操作的错误。
  3. 考虑使用版本控制系统:使用版本控制系统(如Git)来管理数据开发内容,并通过分支、合并等功能实现增量克隆或同步。这样可以跟踪和管理工作空间中的变更,并在不同的工作空间间进行代码的合并和同步。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573618

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DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 产品官网 https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide 大数据&AI体验馆 https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/ 帮助文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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