问题一：DataWorks中，如何自动提交创建实例？
DataWorks中，如何自动提交创建实例？
参考回答：
标准模式流程：submitfile - getdeployment - deployfile - getdeployment
deletefile - getdeployment - deployfile - getdeployment
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问题二：DataWorks中mongo同步到odps后时间多了8小时？
DataWorks中mongo同步到odps后时间多了8小时？
参考回答：
1、检查时区设置：确保MongoDB和ODPS的时区设置是正确的。
2、检查数据类型和格式：查看MongoDB和ODPS中的时间戳数据类型和格式，确保它们是一致的。
3、使用日志或详细模式进行同步：这样可以帮助你更好地理解同步过程中的问题。
4、手动检查数据：随机抽取一些数据，手动检查时间戳是否有问题。
5、更新工具和驱动程序：确保你使用的同步工具、MongoDB驱动和ODPS库都是最新版本。
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问题三：DataWorks内置函数是什么？
DataWorks内置函数是什么？
参考回答：
以下是一些DataWorks中的常见内置函数：
字符串函数：例如length(), substr(), concat(), replace(), trim(), lower(), upper(), split()等。
数值函数：例如add(), subtract(), multiply(), divide(), mod(), abs(), ceil(), floor(), sqrt(), pow(), min(), max(), average()等。
日期和时间函数：例如date(), time(), year(), month(), day(), hour(), minute(), second(), weekday(), weekofyear(), monthofyear()等。
逻辑函数：例如if(), and(), or(), not()等。
聚合函数：例如count(), sum(), min(), max(), average()等，用于在分组后的数据上执行聚合计算。
路径函数：例如filepath()和filename()等，用于获取文件路径或文件名。
转换函数：例如to_string(), to_number(), to_date()等，用于将其他数据类型转换为字符串、数值或日期。
其他函数：例如json_parse(), json_format()等，用于处理JSON数据。
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问题四：DataWorks如何行转列？
DataWorks如何行转列？
参考回答：
在阿里云DataWorks中，对于MaxCompute（原名ODPS）的数据表进行行转列操作，可以使用odps_pivot函数。该函数允许你将数据表中的某一列或多列的值转换为列标题，并对相应的键进行聚合计算。
以下是一个基本的语法示例：
SELECT * FROM ( SELECT pivot_key, value_key, measure_column FROM source_table ) PIVOT ( AGGREGATE_FUNCTION(measure_column) FOR value_key IN (value1, value2, ... valueN) ) AS pivot_table;
pivot_key：用于指定行转列时保持不变的列。value_key：需要进行行转列处理的列，它的不同值会成为新表的列名。measure_column：与value_key对应的值进行聚合计算的列。AGGREGATE_FUNCTION：根据需求选择适当的聚合函数，如SUM、MAX、MIN、COUNT等。(value1, value2, ... valueN)：列举出所有希望转为列的value_key的可能值。
请注意，实际使用时请替换上述示例中的占位符为实际表名和字段名，并确保符合你的业务逻辑和数据结构要求。
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问题五：dataworks可以建flink任务吗？
dataworks可以建flink任务吗？
参考回答：
不支持哈 建议使用flink自己的开发平台
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