如何在dataworks里面的--archives ARCHIVES使用解压缩？

在DataWorks中，您可以通过以下步骤将压缩文件（例如.zip）作为资源上传并使用：

1. 首先，登录DataWorks控制台。
2. 在左侧导航栏中，单击工作空间列表，选择您要操作的工作空间。
3. 进入数据集成页面后，选择“资源”>“新建资源”。
4. 在新建资源的对话框中，选择资源类型为“Archive”，并将本地的.zip文件上传至DataWorks。
5. 上传完成后，您可以在资源列表中找到该.zip文件。
6. 若要在MaxCompute中使用该.zip文件中的内容，您可以创建一个新的Python节点，并在节点配置中引用该.zip资源。例如：##@resource_reference {"your_zip_file.zip"}。
7. 最后，编写相应的Python代码来解压缩.zip文件或访问其中的内容。

DataWorks本身并不支持直接在--archives ARCHIVES参数中进行解压缩操作，它主要是用于将外部文件或脚本添加到Hadoop作业的ClassPath中。

如果你想在DataWorks中访问zip文件的内容，可以先通过--archives参数将zip文件添加到作业的ClassPath中，然后编写自定义的Java或Shell脚本来完成解压缩和访问文件内容的操作。

例如，在一个Hadoop Streaming作业中，你可以使用如下命令来添加一个名为myfiles.zip的zip文件：

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar \
-D mapred.reduce.tasks=0 \
-input input_path \
-output output_path \
-mapper 'cat' \
-file mymapper.py \
-archive hdfs://namenode:port/myfiles.zip#myfiles

在这个例子中，-archive参数用于将myfiles.zip文件添加到作业的ClassPath中，并将其重命名为myfiles。

然后，在mymapper.py脚本中，你可以使用类似以下的代码来访问zip文件中的内容：

import zipfile
import os

def read_archive(input, output):
    with zipfile.ZipFile(os.environ['myfiles'], 'r') as zip_ref:
        zip_ref.extractall('/tmp')
        for root, dirs, files in os.walk('/tmp'):
            for file in files:
                with open(os.path.join(root, file), 'r') as f:
                    output.collect(f.read().splitlines())

if __name__ == "__main__":
    read_archive()