问题一：请问下DataWorks调用哪个方法能获取上游的表名和id呢？
请问下DataWorks调用哪个方法能获取上游的表名和id呢？ListNodeInputOrOutput这个接口测试和文档不对应，上游的TableName字段是空的，然后NodeId返回的也是本节点的 
参考回答：
在DataWorks中，要获取上游节点的表名和ID，通常需要通过查看节点的元数据或使用DataWorks提供的OpenAPI来实现。具体来说：
- 查看节点元数据：您可以在DataWorks控制台的项目页面上，单击“元数据”选项卡，查看当前空间下的所有表名和相关信息。
- 使用OpenAPI：DataWorks提供了丰富的OpenAPI，您可以通过这些API来查询列表、查询表详情、血缘图展示与创建表等操作。这些API可以帮助您获取到上游节点的详细信息，包括表名和ID。
- 检查节点设置：在DataWorks调度系统中，节点之间的上下游依赖关系是通过设置来保障数据有效产出和获取的。您可以检查节点的设置，看是否已经正确配置了上下游依赖关系。
- 输出名匹配：如果上游节点已经提交，但输出名不是预期的表名，您需要确保在当前的阿里云账号（同Region）下，存在一个拥有正确输出名的节点已提交。
综上所述，关于ListNodeInputOrOutput接口返回的TableName字段为空和NodeId返回本节点的问题，这可能是因为接口的使用方式不正确或者上游节点的配置有误。建议您检查上游节点的配置和输出设置，确保上游节点已经正确提交，并且输出名与您期望的表名相匹配。同时，您也可以参考DataWorks的官方文档或联系技术支持，以获得更准确的指导。
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问题二：DataWorks调用哪个方法能获取上游的表名和id？
DataWorks调用哪个方法能获取上游的表名和id？
参考回答：
DataWorks中可以通过查看节点元数据或使用OpenAPI来获取上游的表名和ID。
首先，您可以登录到DataWorks控制台，在左侧导航栏中选择“项目”选项卡，然后找到您想要查询的项目名称。在项目页面上，单击“元数据”选项卡，这里可以查看当前空间下的所有表名和相关信息。此外，DataWorks提供了丰富的OpenAPI，您可以通过这些API来实现各种业务场景，例如元数据表管理。通过串连元数据的OpenAPI，您可以达成查询列信息、表结构等操作。
其次，在DataWorks调度系统中，节点之间的上下游依赖关系是通过设置来保障数据有效产出和获取的。您需要检查节点的设置，确保已经正确配置了上下游依赖关系，以便从数据是否存在强相关性去判断是否设置了依赖关系。在新建节点时，参数的取值来源可以引用上游节点的取值，父节点ID会自动从上游节点解析得到。
综上所述，您可以通过上述方法获取上游节点的表名和ID。如果在操作过程中遇到困难，建议参考DataWorks的官方文档或联系技术支持以获得帮助。
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问题三：DataWorks数据同步的时候，读取PolarDB，可以走Hint，使用slave节点吗？
DataWorks数据同步的时候，读取PolarDB，可以走Hint，使用slave节点吗？
参考回答：
可以试试用querySQL来读取 
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问题四：DataWorks建立好维度表后，在维度表存储数据，是如何收费的？
DataWorks建立好维度表后，在维度表存储数据，是如何收费的？
参考回答：
是智能数据建模创建的维度表模型 还是直接创建的maxcompute表呢 mc表存储计费可以参考 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/product-overview/storage-fee?spm=a2c4g.11174283.0.i1
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问题五：请问DataWorks可以批量补数据吗？
请问DataWorks可以批量补数据吗？
参考回答：
DataWorks确实支持批量补数据的功能。
DataWorks提供了灵活的补数据机制，允许用户根据需要对单个或多个节点进行数据补充操作。以下是批量补数据的步骤：
- 访问运维中心：登录DataWorks控制台，进入“数据建模与开发”下的“运维中心”，选择相应的工作空间。
- 选择周期任务：在运维中心中，找到并单击“周期任务运维”下的“周期任务”，进入周期任务页面。
- 打开DAG图：通过周期任务列表中的目标任务或操作列的“DAG图”选项，打开目标任务的数据流图。
- 执行补数据：在DAG图中，右键单击目标节点，选择“补数据”，然后根据需求选择合适的补数据模式。DataWorks支持多种补数据模式，包括当前节点、当前节点及下游节点、海量节点模式等。
- 设置并行补数据：为了提高效率，可以选择并行补数据，设置多组补数据实例同时进行，以缩短补数的时间。
- 指定业务日期：在补数据时，可以指定业务日期作为参数，如果需要补一个月的数据，可以设置业务日期为该月的起始和结束日期，DataWorks会根据设定的时间范围每天生成一个实例去执行任务补数据。
需要注意的是，虽然DataWorks提供了便捷的补数据功能，但在实际操作中可能会遇到过程缓慢或资源消耗较大的情况，特别是在需要补充大量数据时。因此，建议在进行批量补数据前，评估资源情况并进行适当的优化，以确保补数据任务的顺利进行。
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