DataWorks产品使用合集之在DataWorks中管理MaxCompute模块的步骤如何解决

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大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
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升级的时候,我们正常使用,有没有感知;例如:当时不能操作,节点调度不能执行之类的?


DataWorks升级的时候,我们正常使用,有没有感知;例如:当时不能操作,节点调度不能执行之类的?


参考回答:

在DataWorks进行升级操作时,通常会选择在业务低峰期进行,以减少对用户的影响。升级过程中,大部分情况下用户是可以正常使用的,但可能会有一些短暂的服务中断或者性能下降。

具体来说,如果在升级过程中涉及到关键服务的重启或者切换,可能会暂时影响用户的操作,例如无法创建新的任务,或者已有的任务无法正常执行。此外,由于升级过程中可能会对系统进行一些修改或者优化,可能会影响到节点的调度策略,导致节点的调度不能正常执行。


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问题二:dataworks中对当前节点执行的影响有哪些?


dataworks中对当前节点执行的影响有哪些?


参考回答:

在DataWorks中,当前节点的执行会对其本身以及后续节点产生影响。这种影响体现在,一旦在一个节点上开始执行任务,这将触发该节点及其后续所有节点的执行过程。此外,任务是否成功执行也取决于上游父节点的定时时间及运行状态。

同时,任务执行所用到的资源组也是影响因素之一。如果在某个任务执行的时间点,没有足够的资源来支持任务的运行,那么这个任务可能无法正常执行。

对于周期性任务来说,其调度任务会根据调度类型和周期数生成相应的周期实例,并通过这些实例来运行任务。例如,小时调度任务每天会根据周期数产生相应数量的小时实例。

如果您想要暂停某一部分任务的执行,可以将其前面的节点停止,以此来阻止这部分任务的执行流程。此外,您还可以通过右键单击目标节点来查看当前节点的上游任务,了解哪些节点将会影响当前节点的数据产出。


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问题三:DataWorks中升级DataWorks 到标准版,对现有的业务流程有什么影响吗?


DataWorks中升级DataWorks 到标准版,对现有的业务流程有什么影响吗?


参考回答:

没有啥影响 会多一份开发环境 具体可以看下 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/upgrade-a-workspace-from-the-basic-mode-to-the-standard-mode?spm=a2c4g.11186623.0.i2


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问题四:DataWorks中MaxCompute模块管理操作步骤是什么?


DataWorks中MaxCompute模块管理操作步骤是什么?


参考回答:

在DataWorks中管理MaxCompute模块的步骤如下:

  1. 首先,登录DataWorks控制台并选择MaxCompute模块。
  2. 在MaxCompute模块中,单击左上角的“+新建模块”按钮。
  3. 接着,填写新建模块的相关信息并提交。
  4. 在新建的模块中,可以添加对象,如表、视图等。同时,也可以进行删除和重命名等操作。
  5. 如果需要在代码或函数中使用MaxCompute资源文件,可以先创建或上传资源至目标工作空间后再引用。可以通过MaxCompute的SQL命令上传和管理资源,也可使用DataWorks的可视化方式创建。
  6. MaxCompute也支持通过DataWorks的数据集成功能将数据以离线方式导出至其他数据源。当需要将MaxCompute中的数据导出至其他数据源执行后续数据处理操作时,可以使用数据集成功能导出数据。
  7. 除了上述操作,还可以通过DataWorks采用可视化方式,进行任务工作流的配置、周期性调度执行及元数据管理,保障数据生产及管理的高效稳定。


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问题五:dataworks maxcompute计算引擎 可以使用transform吗?


dataworks maxcompute计算引擎 可以使用transform吗,这个相对于开源组件上的transform在python脚本层面有哪些不一样的地方?


参考回答:

是的,DataWorks MaxCompute计算引擎可以使用Transform函数。Transform函数是MaxCompute提供的一种数据处理工具,它允许用户在MaxCompute中进行复杂的数据处理和分析操作。

在Python脚本层面,Transform函数的使用方式和开源组件上的Transform函数基本相同。你可以在Python脚本中定义一个Transform函数,然后在这个函数中编写你的数据处理逻辑。Transform函数的输入和输出都是DataFrame类型的数据,你可以使用pandas库提供的各种函数来操作这些数据。

然而,需要注意的是,MaxCompute和开源组件的环境和配置可能会有所不同,因此在编写Python脚本时,可能需要对一些函数和库的用法进行调整。此外,由于MaxCompute的计算资源有限,因此在编写Transform函数时,应尽量保证代码的高效性,避免使用过多的计算资源和内存。


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