DataWorks如何创建和使用前置过滤器函数结构说明？

在DataWorks中，前置过滤器函数可以用于对数据进行过滤和清洗。它是一个自定义函数，用于对输入数据进行处理，并返回处理结果。在使用前置过滤器函数时，需要定义函数的输入输出参数和具体的处理逻辑，并将其注册到DataWorks中。

以下是使用前置过滤器函数的步骤：

1. 创建前置过滤器函数：在DataWorks控制台中，选择你的项目，进入数据开发页面。在数据开发页面，创建一个新的前置过滤器函数，并设置该函数的名称、输入参数、输出参数和处理逻辑。在设置函数的输入参数和输出参数时，需要选择参数类型，例如字符串、整数、日期等类型。

2. 编写处理逻辑：在设置前置过滤器函数的处理逻辑时，可以使用SQL、Python等语言编写处理代码。处理代码需要根据输入参数进行相应的处理，并返回处理结果。处理逻辑的编写需要根据具体的业务需求进行，例如对数据进行清洗、转换、计算等操作。

3. 注册函数：在完成前置过滤器函数的创建和处理逻辑编写后，需要将该函数注册到DataWorks中。注册函数的方法是在DataWorks控制台中，选择“数据开发”-“函数计算”，然后将前置过滤器函数上传到函数计算中。

4. 使用前置过滤器函数：在已经注册了前置过滤器函数后，可以将该函数应用到DataWorks中的数据处理任务中。在数据处理任务中，选择“函数计算”节点，并选择需要使用的前置过滤器函数。然后在任务中设置输入参数和输出参数，以及其他相关参数，并执行任务。

在DataWorks中，可以通过以下步骤创建和使用前置过滤器函数：

1. 登录DataWorks控制台。
2. 进入工作空间，选择需要使用前置过滤器函数的业务流程。
3. 在业务流程设计页面，找到需要添加前置过滤器函数的任务节点，点击该节点右侧的"+"号，选择"编辑脚本"。
4. 在弹出的脚本编辑窗口中，编写前置过滤器函数。前置过滤器函数需要返回一个布尔值，表示是否满足过滤条件。例如：

def pre_filter(context):
    # 获取当前任务节点的输入参数
    task_params = context['task_params']

    # 判断输入参数是否满足过滤条件
    if task_params['param1'] > 0 and task_params['param2'] < 10:
        return True
    else:
        return False

1. 编写完成后，点击"保存"按钮，将前置过滤器函数添加到任务节点中。
2. 当任务节点运行时，系统会先执行前置过滤器函数，根据其返回值决定是否继续运行后续任务。如果前置过滤器函数返回True，则继续运行后续任务；如果返回False，则跳过后续任务。

在DataWorks中，前置过滤器是一种用于筛选数据流中不满足条件的记录的组件。前置过滤器可以在数据流经过转换之前对其进行预处理，从而减少不必要的计算开销。
要创建和使用前置过滤器，需要按照以下步骤操作：

1. 在数据开发页面，点击左侧导航栏中的“转换”菜单，进入转换设计界面。
2. 在转换设计界面中，选择要添加前置过滤器的数据源，并拖动到工作区中。
3. 在右侧属性面板中，找到“前置过滤器”选项卡，点击“添加”按钮。
4. 在弹出的对话框中，输入过滤条件，并点击“确定”按钮保存设置。
5. 将过滤后的数据流与其他组件连接起来，完成整个转换流程的设计。
   前置过滤器支持多种类型的条件表达式，例如字符串匹配、数值比较、逻辑运算等。可以根据实际需求灵活选择合适的过滤条件。

在DataWorks中，前置过滤器函数是一种用于对数据进行预处理的功能。它可以在数据进入数据集成模块之前，对数据进行筛选和处理。以下是创建和使用前置过滤器函数的步骤：

1. 创建前置过滤器函数：

   • 在数据集成模块中，选择你想要使用的任务，然后点击"编辑"按钮。
   • 在弹出的界面中，找到"前置过滤器"选项，点击"添加"按钮。
   • 在新出现的窗口中，你可以输入你的前置过滤器函数的名称和描述，然后点击"确定"按钮。
   • 在下一个界面中，你可以编写你的前置过滤器函数的代码。你可以使用Python、SQL或者其他语言来编写你的代码。

2. 使用前置过滤器函数：

   • 在编写完前置过滤器函数后，你需要在数据集成任务的"数据源"或者"目标"部分，选择你想要应用前置过滤器函数的数据源或者目标。
   • 在下拉菜单中选择你刚刚创建的前置过滤器函数，然后点击"确定"按钮。
   • 最后，保存你的任务，然后执行你的任务。

注意：前置过滤器函数只能在数据集成任务中使用，不能在数据同步任务中使用。

使用函数作为API过滤器https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-filters?spm=a2c4g.11186623.0.i27

使用限制
当使用函数作为API过滤器时，前置过滤器和后置过滤器的函数类型需要保持一致。即：均选择Aviator函数类型或Python函数类型。暂不支持对同一API的前置和后置过滤器选择不同的函数类型。

Python函数正在改造中，暂不支持新建、克隆和发布新的Python函数。

使用函数作为API的过滤器
在服务开发页面，展开目标API所在的业务流程 > API。

双击相应的API名称，打开该API的编辑页面。

单击页面右侧的过滤器。

根据需要勾选使用前置过滤器或使用后置过滤器，函数类型默认为Aviator函数，单击前置过滤器或后置过滤器右侧的下拉框选择目标函数（可添加多个函数，执行时会按照函数的添加顺序对API参数进行处理）。

说明
过滤器由一个或多个函数组成，允许您对API的请求参数进行预处理或对查询结果进行二次加工。

若在下拉列表中无法获取目标函数名称，请检查目标函数是否已发布，或尝试新建函数并发布。详情请参见发布函数。

单击API返回结果预览，查看使用过滤器后的结果是否符合预期。

系统自带的模板函数如下。# -- coding: utf-8 --# event (str) : in filter it is the API result, in other cases, it is your param# context : some environment information, temporarily useless# import module limit: json,time,random,pickle,re,math# do not modify function nameimport jsondef handler(event,context):# load str to json objectobj = json.loads(event) # 转化为JSON object。# add your code here# end addreturn obj您可以基于该函数进行修改，并根据自身需求修改函数的入参名称。参数1[context]：字符串类型，包含API执行的上下文环境，目前为空，暂未启用。参数2[event]：字符串类型，包含API的请求参数，或者是上一个过滤器处理后的结果。说明系统会将API请求参数或上个过滤器的输出结果，从key-value map转换为JSON形式，并使用该JSON对event参数进行传参，且JSON中的value仅支持字符串类型。前置过滤器的输出结果为key-value map。该输出结果将作为SQL语句执行入参，因此仅支持输出深度为1的key-value map。
https://help.aliyun.com/document_detail/175239.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在DataWorks中，您可以创建和使用前置过滤器函数来进行数据处理。前置过滤器函数是一种特殊的Python函数，它它可以在执行SQL查询之前运行，用于过滤输入的数据集。下面是一些关于如何在DataWorks中创建和使用前置过滤器函数的基本说明：
准备工作

• 首先，您需要需要安装并配置好Python环境，确保Python能够被DataWorks调用。
• 然后，需要编写一个Python函数，该函数将用于处理数据。

创建前置过滤器函数

• 在DataWorks中登录您的项目，然后点击“数据开发”菜单项。
• 点击“函数计算”，在新窗口中点击“新建函数”按钮。
• 填写函数的基本信息，如名称、描述等，然后选择“前置过滤器”类型。
• 编写Python函数代码，并保存。注意，函数的输入参数是data，输出参数也是data。函数应修改传入的data参数并将其作为输出返回。

使用前置过滤器函数

• 创建一个新的一个新的SQL开发任务，在“过滤器”部分选择刚刚创建的前置过滤器函数。
• 运行SQL开发任务，此时会在执行SQL查询之前调用前置过滤器函数进行数据处理。

需要注意的是，由于前置过滤器函数是在执行SQL查询之前运行的，因此它的执行效率会直接影响到整个SQL开发任务的性能。为了获得更好的性能，建议尽量避免在前置过滤器函数中进行复杂的计算和数据处理，而是将这些任务放在后续的SQL查询中完成。同时，也应注意优化前置过滤器函数的代码质量，使其尽可能简洁高效。

在DataWorks中，可以使用前置过滤器函数来对数据进行预处理和筛选操作。下面是创建和使用前置过滤器函数的步骤说明：

1. 创建前置过滤器函数：

• 在您的DataWorks项目中，打开工作空间并进入"函数计算"页面。
• 单击页面左上角的"新建"按钮，并选择"前置过滤器函数"选项。
• 在弹出的窗口中，填写函数的基本信息，如函数名称、描述等。
• 根据您的需求，编写函数的代码逻辑。前置过滤器函数需要接收输入参数，并根据您的业务逻辑进行数据预处理和筛选操作。
• 保存并部署您的前置过滤器函数。

2. 配置前置过滤器函数：

• 在DataWorks中的任务编辑页面，找到需要使用前置过滤器函数的节点。
• 在节点的属性配置中，找到相关的"前置过滤器函数"选项，并启用它。
• 在函数列表中选择您创建的前置过滤器函数，并选择相应的输入参数和输出参数。
• 根据需要，调整其他节点的配置，以便与前置过滤器函数的输入和输出参数匹配。

3. 运行任务并检查结果：

• 提交并运行您的DataWorks任务。任务将会在运行时触发前置过滤器函数，并将其输出结果传递给后续的节点。
• 检查任务的输出结果，确保前置过滤器函数的预处理和筛选操作已经正确应用到数据中。

需要注意的是，创建和使用前置过滤器函数通常需要一定的编程知识和经验。您可以根据具体的业务需求，编写自定义的前置过滤器函数代码来实现特定的逻辑操作。