问题一：DataWorks中pyodps如何使用第三方库？
DataWorks中pyodps如何使用第三方库？
参考回答：
在DataWorks中使用PyODPS调用第三方库，可遵循以下步骤：
预置三方包使用：DataWorks的PyODPS节点已预置了一些三方包，直接在代码中引用即可。对于未预置的包，利用load_resource_package方法加载。
创建Python资源：
进入数据开发页面，新建Python资源文件（如pyodps_packagetest.py），在此文件中编写或引用需要的第三方包代码。
上传第三方包：
若需使用自定义三方包，需手动上传wheel格式的包文件到DataWorks，并确保提交成功。对于特定情况，如自定义Numpy版本，需设置odps.df.supersede_libraries = True，并将该包作为libraries的第一个参数。
在PyODPS节点中调用：
创建PyODPS 2节点，编写任务代码，通过options.df.libraries全局配置或在具体方法（如execute、map）调用时，指定所需的第三方库列表（如['six.whl', 'python_dateutil.whl']）。
注意事项：
代码中不要直接import或打开DataWorks显示的文件路径，因这非真实文件系统路径。
确保所有使用的第三方包兼容MaxCompute运行环境，且无文件操作或二进制代码依赖，除非在支持这些特性的MaxCompute服务版本下。
通过以上步骤，您可以在DataWorks的PyODPS任务中有效利用第三方库进行数据处理。
PyODPS使用第三方包 在PyODPS DataFrame中使用三方包
在PyODPS节点中调用第三方包 依赖普通的Python脚本
PyODPS DataFrame的代码运行环境 使用第三方包
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问题二：dataworks如何配置需要通过ssh通道连接的mysql数据源？
dataworks如何配置需要通过ssh通道连接的mysql数据源？
参考回答：
咨询ssh节点么 这个节点目前应该还未上线 可以关注一下文档
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问题三：DataWorks如果想把结果传入变量是这么配置吗？
DataWorks如果想把结果传入变量是这么配置吗？ 
下游拿到的不是sql执行结果，而是一个字符串【‘${outputs}
’】按这个配置的 
参考回答：
提交到运维中心 从赋值节点开始 补数据 当前节点及下游 两个节点一起运行 再查看下游日志
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问题四：DataWorks提个产品需求。节点能不能自己加个锁？
DataWorks提个产品需求。节点能不能自己加个锁？
参考回答：
目前这个按钮其实可以实现防止误触的能力 
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问题五：DataWorks这里也不太行，我得点1 天。有命令行的移交吗？
DataWorks这里也不太行，我得点1 天。。。有命令行的移交吗？ 
参考回答：
截至我所知的信息，阿里云DataWorks主要提供了Web界面和API接口来进行任务的操作和管理，包括任务的移交。在Web界面中，如果你需要批量操作任务，可能需要逐个任务进行移交，这在操作量较大时可能会比较耗时。
至于命令行工具，DataWorks并没有提供专门的命令行工具来直接进行任务移交。通常，云服务的操作都会通过Web界面、API或者专门的客户端软件来完成。
如果你希望 batch 操作或者自动化任务移交，可以考虑以下几种方式：
- 编写脚本调用API：
你可以使用Python等编程语言编写脚本，通过调用DataWorks提供的API来批量移交任务。这样可以在命令行中自动化操作，提高效率。 - 使用阿里云CLI：
阿里云提供了命令行工具（CLI），通过这个工具可以执行一些基本的命令行操作。但是，具体的任务移交操作可能需要通过API调用来实现，因此你可能需要结合使用CLI和API。 - 自动化工具：
如果你需要频繁进行任务移交，可以考虑使用自动化工具或脚本来实现。例如，使用Shell脚本或其他编程语言脚本来自动化任务移交流程。
在尝试使用API或脚本进行任务移交之前，请确保你已经熟悉DataWorks的API文档，并且了解如何安全地使用这些接口。如果你不熟悉编程或API使用，可能需要寻求技术支持或帮助。
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