DataWorks中odps批量导出表数据怎么办？

这个方法就很多了，最简单的，你可以直接用pyodps【直接看官方文档，pip安装好，贼简单】，然后通过tunnel做个for循环，遍历下载就可以。

在DataWorks中，可以通过以下步骤批量导出Odps表数据：

1. 打开DataWorks控制台，进入目标工作流的配置页面。

2. 在工作流配置页面中，找到需要导出表数据的节点，并双击打开该节点的配置页面。

3. 在节点配置页面中，找到“数据源”选项卡，并选择“ODPS”作为数据源类型。

4. 在“数据源”选项卡下方的“数据源设置”中，填写ODPS连接信息，包括ODPS数据库名称、用户名、密码等。

5. 在“任务配置”选项卡中，找到“数据源输出”部分，点击“添加”按钮，选择需要导出的表所在的ODPS数据库和表名。

6. 在“数据源输出”部分中，可以设置表导出的格式(如CSV、Excel等),以及是否需要进行数据清洗和转换。

7. 点击“确定”保存配置后，可以在工作流中查看该节点的状态和执行情况。当节点执行完成后，可以在指定的目录下找到导出的表数据文件。

需要注意的是，在导出表数据时可能会遇到一些问题，例如连接超时、权限不足等。如果遇到问题可以尝试检查连接信息是否正确、ODPS数据库是否正常运行等。

在DataWorks中使用ODPS（MaxCompute）批量导出表数据，可以通过以下步骤来实现：

创建一个ODPS数据同步节点：在DataWorks中创建一个ODPS数据同步节点，用于执行数据导出任务。

配置数据同步任务：在ODPS数据同步节点中，配置数据同步任务的参数，包括源表、目标表、数据筛选条件等。

设置导出任务属性：在ODPS数据同步节点中，设置导出任务的属性，例如并发度、数据分区等。

配置数据导出方式：根据需要，选择适合的数据导出方式。有以下两种常用的方式：

导出到本地文件：选择将表数据导出到本地文件系统，可以选择导出格式（如CSV、JSON等）和存储路径。

导出到云存储（如OSS）：选择将表数据导出到云存储服务（如阿里云OSS），需要配置对应的存储路径和访问权限。

提交和运行任务：完成配置后，提交任务并运行。DataWorks将自动调度和执行数据导出任务。