DataWorks产品使用合集之pyodps的线程限制是什么意思

本文涉及的产品
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数据分析中,折线图,如何增加多个列?


DataWorks数据分析中,折线图,如何增加多个列?


参考回答:

在DataWorks数据分析中,如果你想在折线图中增加多个列,可以通过以下步骤进行操作。首先,你需要在左侧数据列目录中选择或拖拽需要分析的数据列至对应参数设置字段中。

接着,你可以选择使用经典模式或智能模式来设置图表数据。在经典模式下,你可以根据需要手动设置聚合、分组粒度;而在智能模式下,切换字段时会自动匹配合适的聚合、分组粒度配置。

最后,通过在图形属性区域输入X轴和Y轴的名称以及选择图表类型(如折线图),然后点击“提交”即可完成折线图的创建并添加多个列。


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问题二:DataWorks页面上传不了是不是可以通过命令行上传?


DataWorks页面上传不了是不是可以通过命令行上传?


参考回答:

如果是限制导致 应该都不想


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问题三:DataWorks中sql查询这个功能里的表 排序是按什么规则做的?能不能支持排序?

DataWorks中sql查询这个功能里的表 排序是按什么规则做的?能不能支持排序?现在完全看不懂是怎么排序的?


参考回答:

在DataWorks的SQL查询功能中,系统确实支持排序操作。您可以利用SELECT语句后的ORDER BY子句来进行排序。具体的语法格式为:

SELECT 查询列表 FROM 表名 WHERE 筛选条件 ORDER BY 排序列表 [ASC|DESC]

其中,ASC表示升序,是默认的排序方式;DESC则表示降序。例如,如果您希望从employees表中查询所有员工信息,并按照薪水从高到低进行排序,可以使用如下的SQL语句:

SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;


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问题四:DataWorks中pyodps 线程限制是什么?


DataWorks中pyodps 线程限制是什么?


参考回答:

在DataWorks中使用PyODPS时,由于内存和CPU的限制,对线程的使用有一定的限制。具体来说,PyODPS节点的本地处理数据不能超过50 MB,节点运行时占用的内存不能超过1 GB。如果超出这些限制,节点任务会被系统中止。

此外,为了防止对DataWorks的Gate Way造成压力,PyODPS还对线程的使用进行了限制。具体来说,PyODPS在DataWorks上使用的线程数量是有限制的,这个限制由DataWorks统一管理。

需要注意的是,PyODPS发起的SQL和DataFrame任务(除to_pandas外)不受上述限制。


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问题五:DataWorks实例的有个等待资源时间,是不是就是排队的耗时?


DataWorks实例的有个等待资源时间,是不是就是排队的耗时?


参考回答:

对的 在排队等待正在运行中的任务释放资源


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