DataWorks产品使用合集之如何使用数据地图中的标签

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底层调用了哪些外部服务的接口?

DataWorks底层调用了哪些外部服务的接口?


参考回答:

DataWorks底层调用了阿里云的MaxCompute、E-MapReduce、OSS、Table Store、RDS、AnalyticDB、DataHub、消息队列RocketMQ、函数计算等云产品的OpenAPI,并进行了大量的优化和封装,来提供离线和实时的数据集成、数据开发、任务调度、数据质量、数据服务等能力。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605205



问题二:DataWorks数据地图 中的标签怎么使用?

DataWorks数据地图 中的标签怎么使用?


参考回答:

在阿里云DataWorks中,数据地图中的标签功能用于对数据资产进行分类、标记和管理,帮助用户更好地组织、理解和使用数据。以下是标签功能的使用步骤:

  • 新建标签:

进入DataWorks的数据治理页面,找到“标签管理”模块。

在标签管理界面中创建新的标签,设置标签名称(如业务线名称、数据敏感级别等)、描述信息以及可能的归属属性。

  • 给数据资产添加标签:

转至“数据资产”页面,选择需要标记的数据表或其他数据资源。

点击数据资产右侧的“添加标签”按钮,从下拉列表中选择已创建好的标签,将标签应用到该数据资产上。

  • 查看和管理已标注的标签:

在数据资产详情页或通过筛选功能,可以查看已经添加了哪些标签的数据资产。

也可以在标签管理页面查看每个标签被分配给了哪些具体的数据资产。

  • 利用标签进行检索与分析:

标签不仅有助于整理和快速定位数据,还可以在数据地图中根据标签进行搜索和过滤,实现基于标签的元数据管理和分析。

  • 在数据集成过程中使用标签:

在数据集成任务配置阶段,同样可以为数据源或目标表添加标签,这样整个数据流动过程中的数据资产都能够通过标签进行跟踪和关联。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605204



问题三:DataWorks这个是企业版的 也没有发布按钮 目标空间也没法选中 这是啥情况?

DataWorks这个是企业版的 也没有发布按钮 目标空间也没法选中 这是啥情况?


参考回答:

目标空间 需要管理员来设置


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605203



问题四:DataWorks为什么独享调度资源显示一个任务占用了100资源 但是看不到哪个任务?

DataWorks为什么独享调度资源显示一个任务占用了100资源 但是看不到哪个任务?


参考回答:

目前这个资源组的机器查看是在正常状态 我们这边看不到两天前卡的任务 应该是之前任务消耗的资源太大 比如占满了内存 导致机器挂起 建议下次碰到这种情况 可以点开运行中的任务列表 找到任务终止运行 再检查下脚本内容等


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605202



问题五:DataWorks为什么传输过来的数据是存在的,但是一直被DQC拦截呢?

DataWorks为什么传输过来的数据是存在的,但是一直被DQC拦截呢?


参考回答:

产出的是01小时的分区 校验的是02小时的分区 检查看下dqc规则配置的分区是不是和产出的分区参数没有对上


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605201

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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