DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅-阿里云开发者社区

DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务，为数据仓库、数据湖、OpenLake湖仓一体、Data+AI解决方案提供全链路智能化的数据集成、大数据AI一体化开发、数据分析与主动式数据资产治理服务，帮助企业进行Data+AI全生命周期数据管理。自2009年以来，DataWorks以阿里巴巴集团大数据建设方法论为基础，不断沉淀数据治理最佳实践，现已广泛应用于包括政务、金融、零售、互联网、汽车、制造等众多行业，数以万计的客户信赖并选择DataWorks进行数字化升级和价值创造。

一、基础信息

1．实验信息

实验名称：DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅

实验级别：入门

实验时长：1小时

2．实验目的

1、掌握阿里云数据开发分析工具DataWorks Notebook的使用；

2、掌握阿里云 DataWorks智能助手 Copilot的使用；

3、掌握多引擎交互式数据开发数据探索分析的基本操作；

3．实验环境

实验平台：阿里云云起实验室。

云产品及软件：大数据开发治理平台DataWorks、云原生大数据计算服务MaxCompute。

4．前置技能

熟悉大数据开发治理平台DataWorks、云原生大数据计算服务MaxCompute的基本操作和理论知识。

大数据开发治理平台DataWorks 准备工作。

云原生大数据计算服务MaxCompute 准备工作含创建项目。

5．实验介绍

DataWorks Notebook是智能化交互式数据开发和分析工具，能够面向多种数据引擎开展SQL或Python分析，即时运行或调试代码，获取可视化数据结果。同时，DataWorks Notebook能够与其他任务节点混合编排为工作流，提交至调度系统运行，助力复杂业务场景的灵活实现。DataWorks Copilot是您在DataWorks的智能助手，当前阶段可根据自然语言快速转换为需要的SQL命令，包括SQL生成、SQL改写、SQL纠错、生成注释等，帮助您轻松高效地完成数据ETL及数据分析工作。

本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门，包含：Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等，同时，使用DataWorks Copilot体验智能数据开发，使用请按照下方步骤引导进行操作，开启交互式数据探索之旅。

背景描述：在本次DataWorks智能交互式数据开发与分析实验中，将使用数据开发Data Studio中的Notebook开发环境，创建一个独享的个人开发环境实例，并在该实例上，连接并使用MaxComputede等计算资源，进行SQL数据开发，也可以连接并使用本地的Python环境进行数据开发与分析。同时在此过程中，可使用DataWorks 智能助手Copilot，体验智能的数据开发与分析体验。

二、实验步骤

1.开通DataWorks

开通DataWorks

进入大数据开发治理平台DataWorks产品详情页，如未登陆需要登陆阿里云账号，点击立即购买按钮进入DataWorks购买页。

按需选择地域：华东1（上海）

开通会默认开通DataWorks按量付费、DataWorks基础版1个月、Dataworks资源组按量付费、MaxCompute按量付费

以上配置都选择完成后，点击确定订单并支付，进入DataWorks产品控制台。

提示：您也可以在开通后购买Serverless资源组抵扣包，以抵扣实验所产生的资源组按量费用，抵扣包规格300CU·H，有效期3个月，限时7折优惠，单用户限领1次，购买地址>>

选择大数据体验下的DataWorks Gallery，点击Notebook快速入门的载入案例

【操作注意】进入控制台后需要选择刚刚创建资源的对应地域

2.创建个人开发环境

在载入案例弹出框内，点击创建工作空间（若在DataWorks下无工作空间），并填写工作空间名称

若之前没有创建过资源组，则按照指引新建资源组，并绑定到刚刚创建的工作空间上。

创建个人开发环境实例，给实例命名，并选择资源组，设定资源配合，最小2CU即可满足实验要求。

填写完实例信息后点击确定，显示个人开发环境创建中

创建完成后，状态显示运行中

工作空间和个人开发环境实例创建完后，点击确定后进入个人开发空间

新建Notebook

方式一：在个人目录下新建Notebook

方式二：在项目目录新建Notebook

并为Notebook命名

创建完后可看到如下界面

3.以MaxCompute为例进行交互式开发

点击，在弹出的SQL Cell中选择您想运行的大数据引擎，以MaxCompute为例

如提示运行前请选择计算资源

可点击SQL Cell的请选择计算资源，在弹出框下选择要绑定的计算资源，若您在MaxCompute下无资源，则需点击“+绑定计算资源”

选择资源类型 MaxCompute，并点击绑定计算资源

新建MaxCompute项目后进行绑定

输入以下SQL命令

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

再次点击执行SQL，可得到执行结果

（可选）同样，在Notebook中，支持新增各种SQL Cell，面向多样化大数据引擎进行数据开发与分析。您可以选择其他大数据引擎进行开发分析，以下是SQL示例。

注意：如果您选择其他大数据引擎进行开发分析，可能导致费用发生变化，请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。

a. Hologres SQL Cell

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

b. EMR Spark SQL Cell

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

c. StarRocks SQL Cell

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

d. 以上输入的输出结果均为

e. Flink SQL Cell

-- @conf name = flink_vvp_job_quick_start
-- @conf engineVersion=vvr-8.0.8-flink-1.17
-- @conf flinkConf."execution.checkpointing.interval"=10second
-- @conf flinkConf."taskmanager.numberOfTaskSlots"=4
-- @conf flinkConf."table.exec.state.ttl"=1hour
-- @conf flinkConf."execution.checkpointing.min-pause"=10second
-- @conf streamingResourceSetting.resourceSettingMode=BASIC
-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.parallelism=4
-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.taskmanagerResourceSettingSpec.memory=4GiB
-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.taskmanagerResourceSettingSpec.cpu=1
-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.jobmanagerResourceSettingSpec.memory=4GiB
-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.jobmanagerResourceSettingSpec.cpu=1
--创建临时源表datagen_source。
CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source(
  randstr VARCHAR
) WITH (
  'connector' = 'datagen' -- datagen连接器
);
--创建临时结果表print_table。
CREATE TEMPORARY TABLE print_table(
  randstr  VARCHAR
) WITH (
  'connector' = 'print',   -- print连接器
  'logger' = 'true'        -- 控制台显示计算结果
);
--将randstr字段截取后打印出来。
INSERT INTO print_table
SELECT SUBSTRING(randstr,0,8) from datagen_source;

输出结果

4.使用Python进行数据分析

1. 在Notebook中，能够新增Python Cell，编写Python代码进行数据处理和开发等。

点击+Python，唤出Python Cell

在Python Cell中输入示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备
categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
values = [23, 45, 17, 56]
# 创建柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形大小
plt.bar(categories, values, color=['blue', 'green', 'red', 'purple'])  # 绘制柱状图，可自定义颜色
# 添加标题和轴标签
plt.title('Sample Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
# 显示数值
for i in range(len(values)):
    plt.text(i, values[i], str(values[i]), ha='center', va='bottom')  # 在每个柱子下方显示数值
# 显示图形
plt.show()

运行后即可获得示例柱状图

2. 交互式分析

在Notebook中，您可以使用Python封装ipywidgets交互组件，并在SQL中引用该交互组件的变量，以实现灵活的交互式查询。

a. 在Python Cell中输入以下内容,使用Python构建ipywidgest交互组件

from ipywidgets import interactive,IntSlider
query_age = 20
def f(age):
    global query_age
    query_age = age
interactive(f, age=IntSlider(value=20, min=1, max=100, step=1, description='查询年龄:'))

可得到下面的输出结果

b. 使用SQL引用交互组件中对象进行查询

SELECT '${query_age}' AS age;

5.体验智能助手Copilot

DataWorks Copilot⽀持根据⾃然语⾔对已有代码进⾏纠错、注释⽣成及代码解释等操作。同时，还⽀持为您解答SQL相关的语法及函数问题。

SQL改写

在代码编辑器中，输⼊并选中下面的代码，单击顶部菜单栏右侧的Copilot ，进⼊Copilot Chat功能界⾯，在Chat输⼊框中，输⼊您的改写要求，单击发送，等待Copilot返回结果。

预设代码：

SELECT ds
,spu_id
,SUM(sales_amt) AS total_sales
,COUNT(DISTINCT order_id) AS total_orders
,COUNT(DISTINCT sku_id) AS total_skus
,COUNT(DISTINCT buyer_id) AS total_buyers
,COUNT(DISTINCT buyer_id) / COUNT(DISTINCT order_id) AS avg_buyers
_per_order
,COUNT(DISTINCT buyer_id) / COUNT(DISTINCT sku_id) AS avg_buyers_p
er_sku
,SUM(sales_amt) / COUNT(DISTINCT order_id) AS avg_sales_per_order
,SUM(sales_amt) / COUNT(DISTINCT sku_id) AS avg_sales_per_sku
FROM default.dwd_ec_trd_create_ord_di
WHERE order_date BETWEEN '2024-09-01' AND '2024-09-18'
GROUP BY ds
,spu_id
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10
;

预设指令：

修改SQL，将其结果从列转置为行，使用unpivot

SQL 解释

预设代码：

SELECT season
,SUM(tran_amt) AS total
FROM mf_cop_sales
PIVOT (SUM(tran_amt) FOR season IN ('Q1' AS spring,'Q2' AS summer,'Q3' AS a
utumn,'Q4' AS winter))AS pivot_tablel
;

预设指令：

解释这段代码

生成注释

预设代码：

CREATE TABLE ods_mbr_user_info
(
id BIGINT
,gmt_create STRING
,gmt_modified STRING
,id_card_number STRING
,id_card_type STRING
,is_delete STRING
,nick STRING
,reg_address STRING
,reg_birthdate STRING
,reg_city_id STRING
,reg_email STRING
,reg_fullname STRING
,reg_gender STRING
,reg_mobile_phone STRING
,reg_nation_id STRING
,reg_prov_id STRING
,user_active_time STRING
,user_active_type STRING
,user_id BIGINT
,user_regdate STRING
,user_regip STRING
,vip_level STRING
)
COMMENT '';