DataWorks怎么先判断分区存在再执行下游 的方法？

参考百问百答第30篇
，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在阿里云DataWorks中，为了确保在执行下游任务前先判断分区是否存在，可以通过编写带有判断逻辑的SQL脚本或者使用DataWorks提供的条件判断功能来实现。以下是一些建议的方法：

1. 通过SQL脚本判断：

   • 在执行下游任务前，可以通过编写一个SQL脚本来查询分区是否存在，例如在MaxCompute（原ODPS）中，可以使用SHOW PARTITIONS命令查看分区是否存在，然后根据查询结果决定是否执行下游任务。

   -- 示例：查询分区pt=20220101是否存在于表my_table中
   SHOW PARTITIONS my_table WHERE PARTITION('pt')='20220101';
   -- 根据查询结果进行判断，如果存在则触发下游任务
   

   要在DataWorks中实现自动化，可以将此判断逻辑封装在Shell或Python脚本中，通过自定义节点或Shell节点执行脚本，并根据结果决定是否继续执行下游任务。

2. 使用DataWorks条件判断节点：

   • DataWorks支持条件判断节点（Condition Judge Node），在工作流中，可以设置条件判断节点，依据上游任务的执行结果（如分区是否存在）来决定下游任务是否执行。

   步骤如下：

   • 在工作流中添加条件判断节点。
   • 设置判断条件，如通过查询某个表的分区是否存在（可通过SQL脚本获取结果并转化为判断条件）。
   • 当满足条件时，跳转到执行下游任务的分支；否则，可以设置失败分支或等待条件满足后再执行。

   注意，DataWorks的标准功能中可能没有直接针对分区存在的判断节点，但可以通过间接的方式来实现，比如通过任务执行的结果状态（例如SQL查询的状态码）或者任务输出的元数据信息来推断分区是否存在。

3. 配合调度系统特性：

   • 结合DataWorks的调度依赖属性，可以设置下游任务依赖于一个专门用于检查分区是否存在并产生标识的任务，当该检查任务成功时（即分区存在），下游任务才会执行。

在DataWorks中，要判断分区存在再执行下游任务，您可以使用以下方法：

1. 使用Check节点：DataWorks提供了Check节点，用于检查MaxCompute分区表是否已达到可用状态。这意味着您可以使用Check节点来确认目标分区是否存在或者数据写入是否已完成。
2. 调用OpenAPI：您可以调用MaxCompute的OpenAPI，例如CheckMetaPartition接口，来检查表的分区是否存在。这种方式可以通过OpenAPI Explorer直接运行，无需计算签名。
3. 查询分区配置：在DataWorks的表管理界面中，您可以找到需要查询分区的表，并在表的配置界面中找到“分区配置”选项卡，从而查看所有分区的信息。

总的来说，通过上述方法，您可以在DataWorks中有效地判断分区是否存在，并据此控制下游任务的执行。建议根据具体的业务需求和操作习惯选择合适的方法。同时，确保您具有足够的权限来执行这些操作，并在实际操作前进行充分的测试，以保证数据的准确性和任务的稳定性。