DataWorks产品使用合集之如何将数据从开发环境(工作簿)复制到生产环境(另一个工作簿)

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怎样设置跨空间依赖,需要开什么权限,我a空间的节点如何设置给b空间依赖?


DataWorks怎样设置跨空间依赖,需要开什么权限,例如我有两个dataworks的空间a和b,我a空间的节点如何设置给b空间依赖?


参考回答:

跨工作空间配置调度依赖

DataWorks支持同区域下的工作空间进行跨工作空间依赖,根据调度依赖原理,通过将上游节点的输出作为下游节点的输入,以此形成节点依赖,实现跨工作空间的调度依赖。例如,将工作空间A中节点A的输出添加为工作空间B中节点B的输入,即可实现跨工作空间依赖。配置方法与通用场景的调度依赖配置相同,详细操作可参见 配置同周期调度依赖。https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/configure-same-cycle-scheduling-dependencies#concept-gbk-lxx-p2b


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574874


问题二:DataWorks两个holo实例的表关联怎么做?


DataWorks两个holo实例的表关联怎么做?


参考回答:

在DataWorks中,如果需要将两个Holo实例的表进行关联,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 在DataWorks管控台中,选择与两个Holo实例相同的region。
  2. 找到并选择需要关联的表所在的Holo实例,进入该实例的详情页面。
  3. 在实例详情页面中,找到“资源”或“资源管理”选项,进入资源管理页面。
  4. 在资源管理页面中,找到需要关联的表,并点击该表后面的“操作”按钮。
  5. 在弹出的操作菜单中,选择“关联表”选项。
  6. 在关联表页面中,选择需要关联的另一个Holo实例的表,并设置关联关系。
  7. 确认设置并保存更改。

需要注意的是,关联表的操作需要在两个Holo实例之间进行,并且需要确保两个实例的表结构是兼容的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574873


问题三:DataWorks就是excel默认是导入开发环境,那数据怎么进入生产环境呢?


DataWorks就是excel默认是导入开发环境,那数据怎么进入生产环境呢?


参考回答:

插入到生产表

select * from 测试表


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574868


问题四:dataworks 导入excel数据 汉字有乱码 可能是哪里的问题呀?


dataworks 导入excel数据 汉字有乱码 可能是哪里的问题呀?


参考回答:

选utf-8

源端的编码和导入的编码设置的不一致 先确认本地原先用的编码 在导入时选择对应一样的编码


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574867


问题五:DataWorks一个赋值节点,如何输出多个参数到下游节点?


DataWorks一个赋值节点,如何输出多个参数到下游节点?


参考回答:

赋值节点输出的output是一个二维数组 下游可以指定下标取数组中的不同值


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574866

相关实践学习
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
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。 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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