DataWorks中Kafaka 数据同步的时候有个问题，我定义了一个函数，被当成了列识别了？

在DataWorks中，当遇到函数被错误识别为数据列名称的问题时，可以尝试使用反引号()将函数名括起来。例如，如果now()函数被误识别，可以将其更改为now()`。

对于DataWorks同步Kafka数据的过程，它会按照一定策略处理数据。在对Kafka数据进行读写时，支持对Kafka数据进行JSON格式的解析。因此，确保你的数据格式正确，避免因格式问题导致数据处理出错。

同时，需要明确你使用的DataWorks版本是否支持你所使用的Kafka版本。对于阿里云Kafka，以及>=0.10.2且
=2.2.x的自建Kafka版本，DataWorks提供了完整的支持。而对<0.10.2版本的Kafka，由于Kafka不支持检索分区数据offset，且Kafka数据结构可能不支持时间戳，可能会导致同步任务延时统计错乱，造成无法正确重置同步位点。

以上方法可以帮助你解决DataWorks同步Kafka数据时遇到的问题。

咋定义的函数呀 记得kafka不支持，maxcompute的函数 kafka是不支持的哈 ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

这个问题可能是由于DataWorks在解析函数时出现了误解，将您的now()函数误识别为了列的名称，而非需要执行的函数。在这种情况下，建议您可以尝试将now()函数用引号包裹起来，修改为'now()'，以避免被误识别为列的名称。同时，也请再次检查您的实时同步任务配置是否正确，因为同步任务的配置问题也可能引起数据同步的异常。如果问题依然存在，那么可能需要进一步检查Kafka的版本是否支持，因为某些版本的Kafka可能不支持时间戳，这可能会引发同步任务延时统计错乱，造成无法正确重置同步位点。