DataWorks除了数据地图还有别的方法查一张表的上下游吗？

在阿里云DataWorks中，除了使用数据地图查看表的上下游关系外，还可以通过以下方法获取表的依赖信息：

1. 血缘分析：
   在DataWorks的数据开发模块下，针对具体的表，通常有一个“血缘”或“元数据管理”的功能，可以直接查看该表作为源或者目标在任务、脚本等中的使用情况，从而了解其上下游依赖。

2. SQL审计日志：
   通过对执行过的SQL查询进行审计和日志分析，可以找出哪些SQL语句涉及到这张表的读写操作，进而间接推断出表的依赖关系。

3. 工作流/调度任务查看：
   查看与该表相关的所有工作流以及其中的任务配置，尤其是数据同步、数据转换（如SQL节点）等任务，这些任务往往能直接体现表的上下游关系。

4. 资源管理器：
   在某些版本或场景下，资源管理器可能提供对表引用关系的查看功能，可以帮助你追踪表的使用情况。

5. 代码审查：
   对项目内的所有Python UDF、Shell脚本、SQL脚本等进行人工或自动化审查，寻找涉及指定表的相关逻辑。

除了使用DataWorks的数据地图功能，还可以通过以下方法查找一张表的上下游：

1. 查看任务列表：在DataWorks控制台中，可以查看所有正在运行的任务列表。通过任务列表，您可以找到与该表相关的上游和下游任务。

2. 查看作业详情：在任务列表中，选择需要查看的作业，然后点击作业名称进入作业详情页面。在该页面中，您可以查看作业的输入输出参数、执行计划等信息，从而了解该作业对表的影响。

3. 查看数据流图：在DataWorks控制台中，可以查看整个数据流图。通过数据流图，您可以找到与该表相关的所有任务和依赖关系，从而了解表的上下游情况。

4. 查看日志文件：在DataWorks控制台中，可以查看作业的日志文件。通过日志文件，您可以获取作业的执行情况和错误信息，从而了解表的上下游情况。

需要注意的是，以上方法只能提供一些基本的上下游信息，如果您需要更详细的信息，建议使用DataWorks的数据地图功能进行查询。