那DataWorks这种是不是只能通过比如：python读取表数据，手动过滤然后手动写入目标表中，？

在DataWorks中，可以使用Python等编程语言来对数据进行处理，但这不是唯一的方式。DataWorks还提供了一些内置的数据处理节点，例如SQL节点、MapReduce节点、Spark节点等，可以通过这些节点来处理数据，并自动进行调度和运行。

对于Python节点而言，由于其是基于Python编写的脚本，因此可以方便地进行数据处理和分析。但是，需要注意的是，Python节点需要手动编写代码来实现数据的读取、处理和写入等操作，相对来说，比较灵活，但需要一定的编程经验和技能。

关于Python资源的回收和OOM问题，DataWorks中的Python节点使用的是集群模式，可以根据实际需求来动态调整资源的使用。

在 DataWorks 中，你可以通过编写 Python 脚本来读取表数据、进行过滤和转换，并将结果写入目标表中。这种方式可以帮助你实现更复杂的数据处理逻辑。

关于资源管理和错误处理方面，DataWorks 提供了一些功能来确保脚本的执行效率和稳定性：

1. 资源管理：DataWorks 会根据任务配置和集群资源情况，动态分配和管理资源。它可以自动分配合适的计算资源给你的任务，以避免资源不足导致的 OOM 错误或性能问题。

2. 并发控制：你可以在同步任务中设置并发度参数，指定同时运行的实例数。这样可以控制脚本的并发执行，防止资源竞争和负载过重。

3. 异常处理：如果脚本执行出错，DataWorks 会记录日志并提供相应的错误信息。你可以检查日志来诊断和解决问题。另外，你还可以配置任务的告警规则，当脚本发生异常时，可以及时收到通知。

pyodps吗 一般任务结束 资源就会释放，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”