问题一：DataWorks公共调度资源组下线公告是什么？
DataWorks公共调度资源组下线公告是什么？
参考回答：
- 2024年4月1日起，用户的新建任务将暂停使用DataWorks公共数据集成资源组。已经配置了DataWorks公共数据集成资源组的任务可继续正常运行，但不能对这些任务进行修改，若您需修改这些任务，请于2024年4月1日前切换为DataWorks独享数据集成资源组。
- 2024年9月1日起，DataWorks公共数据集成资源组不再提供服务，已经配置DataWorks公共数据集成资源组的任务将无法执行。
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问题二：dataworks中的pyodps和mars版本可以更新吗 ？
dataworks中的pyodps和mars版本可以更新吗 ？
参考回答：
DataWorks中的PyODPS和Mars版本可以进行更新以满足不同的开发需求。目前，DataWorks中已经安装了0.6和0.8两个版本的Mars，您可以通过在代码头部增加mars_version注释的方式选择所需版本。此外，DataWorks也为用户提供了PyODPS 3节点，在该节点上，您可以使用Python代码直接编写MaxCompute作业，并进行作业的周期性调度。这样，不仅可以提升开发效率，也使任务的处理更加方便和高效。
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问题三：DataWorks表数量很多，挨个点开查询比较慢，有批量查询的方法吗？
DataWorks表数量很多，挨个点开查询比较慢，有批量查询的方法吗？
参考回答：
可以看下元数据的api是否有满足需求的
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问题四：DataWorks中odps 引擎得with as走的是内存吗？
DataWorks中odps 引擎得with as走的是内存吗？
参考回答：
在DataWorks的PyODPS节点中，当使用with as子句时，其处理的数据主要是存储在内存中的。这是因为，PyODPS为MaxCompute的Python版SDK，它在执行任务时会占用一定的系统资源，如CPU和内存。具体来说，Map Task每个Instance的Memory大小是可以设定的，单位是M，范围通常在 [256,12288]之间调整。然而，如果数据量过大，可能会导致内存使用超限，进程被杀死。因此，在使用with as等操作时，需要特别注意内存的使用情况，避免本地数据的大量操作，以减小对系统资源的压力。
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问题五：DataWorks除了数据地图还有别的方法查一张表的上下游吗？
DataWorks除了数据地图还有别的方法查一张表的上下游吗？
参考回答：
除了使用DataWorks的数据地图功能，还可以通过以下方法查找一张表的上下游：
- 查看任务列表：在DataWorks控制台中，可以查看所有正在运行的任务列表。通过任务列表，您可以找到与该表相关的上游和下游任务。
- 查看作业详情：在任务列表中，选择需要查看的作业，然后点击作业名称进入作业详情页面。在该页面中，您可以查看作业的输入输出参数、执行计划等信息，从而了解该作业对表的影响。
- 查看数据流图：在DataWorks控制台中，可以查看整个数据流图。通过数据流图，您可以找到与该表相关的所有任务和依赖关系，从而了解表的上下游情况。
- 查看日志文件：在DataWorks控制台中，可以查看作业的日志文件。通过日志文件，您可以获取作业的执行情况和错误信息，从而了解表的上下游情况。
需要注意的是，以上方法只能提供一些基本的上下游信息，如果您需要更详细的信息，建议使用DataWorks的数据地图功能进行查询。
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