大数据计算MaxCompute下游脚本拉取数据的时也想按照上游调度的批次去配置依赖，这个应该如何操作

在MaxCompute中，您可以使用依赖关系来确保上游作业完成后再运行下游作业。要实现这个需求，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，为上游脚本创建一个MaxCompute项目和作业。例如，项目名为upstream_project，作业名为upstream_job。

2. 然后，为下游脚本创建一个MaxCompute项目和作业。例如，项目名为downstream_project，作业名为downstream_job。

3. 在上游项目的odpscmd配置文件中，添加一个depends字段，指定下游项目的作业名称。例如：

{
  "depends": [
    {
      "project": "downstream_project",
      "job": "downstream_job"
    }
  ]
}

1. 在下游项目的odpscmd配置文件中，添加一个depends字段，指定上游项目的作业名称。例如：

{
  "depends": [
    {
      "project": "upstream_project",
      "job": "upstream_job"
    }
  ]
}

1. 提交上游和下游作业。当上游作业运行时，MaxCompute会自动等待下游作业完成。这样，您的下游脚本就可以按照上游调度的批次去配置依赖了。

在MaxCompute中，你可以使用依赖配置来实现这个需求。具体操作步骤如下：

1. 登录MaxCompute控制台，进入你的项目空间。

2. 找到上游脚本所在的任务节点，点击进入任务详情页面。

3. 在任务详情页面，找到“输出表”或“输出文件”部分，记下输出表名或输出文件路径。

4. 创建一个新的下游脚本，编写拉取数据的代码。

5. 在下游脚本中，将上游脚本的输出表名或输出文件路径作为输入源。例如，如果你使用的是SQL语句来查询数据，可以将上游脚本的输出表名作为查询的FROM表。

6. 保存下游脚本，并提交运行。

这样，下游脚本就会根据上游脚本的调度批次去拉取数据，实现了依赖配置。

在大数据计算MaxCompute中，要实现下游脚本按照上游脚本的调度批次去配置依赖，通常涉及任务调度和依赖管理的配置。以下是一些建议的操作步骤：

1. 了解上游脚本调度：

   • 首先，你需要明确上游脚本的调度方式和批次定义。了解它每6小时调度一次的具体时间点和批次标识。

2. 下游脚本设计：

   • 在设计下游脚本时，确保它能够识别并处理上游脚本产生的批次数据。这通常涉及到在下游脚本中定义参数或变量来标识批次。

3. 使用MaxCompute的调度工具：

   • MaxCompute通常提供任务调度工具，如DataWorks。你可以使用这些工具来配置和管理你的脚本调度。
   • 在DataWorks中，你可以创建工作流，并将上游和下游脚本作为节点添加到工作流中。然后，你可以配置节点之间的依赖关系，确保下游脚本在上游脚本成功执行后运行。

4. 配置依赖关系：

   • 在工作流中，你可以使用上游脚本的执行结果或输出作为下游脚本的输入或触发条件。这样，当上游脚本成功完成一个批次的处理时，下游脚本就会被触发，并处理相应的批次数据。

5. 参数传递：

   • 如果上游脚本和下游脚本需要共享参数或数据，你可以使用MaxCompute的参数传递机制。例如，在上游脚本执行完成后，将批次标识作为输出参数，然后在下游脚本中引用这个参数。

6. 监控和日志：

   • 确保配置好监控和日志记录，以便跟踪上游和下游脚本的执行状态和任何潜在问题。

7. 测试和验证：

   • 在实际部署之前，充分测试你的调度配置和依赖关系，确保它们按照预期工作。

对于MaxCompute任务依赖调度问题，您可以利用DataWorks或MaxCompute的定时调度功能，将下游任务设置为依赖于上游任务的成功执行。具体操作步骤如下：

• 在DataWorks中，将两个任务放入同一个工作流，并在下游任务的依赖配置中指定上游任务。
• 若使用MaxCompute的Taurus作业管理工具，也可以配置DAG依赖关系来实现按批次调度。

在MaxCompute中，你可以使用依赖管理来确保上游脚本的执行完成后再执行下游脚本。以下是一些步骤：

1. 首先，你需要在上游脚本中添加一个输出参数，这个参数可以是任何类型的数据，例如一个字符串或者一个数字。这个参数将用于标识每个批次的唯一性。

2. 然后，在你的下游脚本中，你可以使用create_task函数来创建一个新的任务，并使用depends参数来指定这个任务依赖于上游脚本的某个特定批次。你可以通过比较上游脚本的输出参数和你的下游脚本的输入参数来确定这个依赖关系。

3. 最后，你需要在上游脚本中添加一个调度器，以确保每6个小时调度一次。你可以在调度器中设置一个循环，每次循环都会生成一个新的输出参数，并将这个参数传递给下游脚本。

在使用大数据计算服务MaxCompute进行数据处理时，确保上下游脚本之间的调度依赖关系是非常重要的。根据您提供的情况，上游脚本每6个小时调度一次，您希望下游脚本能够按照上游的调度批次去配置依赖。为了实现这一点，您可以按照以下步骤操作：

1. 了解上游脚本调度信息：

   • 首先，您需要明确上游脚本的调度时间、频率以及每次调度产生的数据标识（如批次号、时间戳等）。

2. 下游脚本配置：

   • 在下游脚本中，您需要编写逻辑来识别上游脚本产生的数据。这通常涉及到读取上游脚本输出的元数据或日志，以获取批次信息。
   • 根据上游脚本的调度信息，您可以设置下游脚本的触发条件。例如，您可以检查上游脚本是否已经成功完成了一个批次的处理，并产生了相应的数据。

3. 使用调度工具：

   • MaxCompute通常与调度工具（如DataWorks）一起使用，以管理任务的调度和依赖关系。
   • 在调度工具中，您可以设置任务之间的依赖关系。确保下游任务依赖于上游任务的完成，并且按照上游任务的调度频率触发。

4. 编写调度逻辑：

   • 在调度工具中，您可以编写自定义的调度逻辑。例如，您可以编写一个脚本或函数，该脚本或函数检查上游任务的状态和输出，并根据这些信息决定是否触发下游任务。

5. 测试和验证：

   • 在实施上述配置后，进行充分的测试和验证是非常重要的。确保上游和下游任务能够按照预期的顺序和频率执行，并且数据能够正确地在它们之间传递。

6. 监控和日志记录：

   • 设置适当的监控和日志记录机制，以便在出现问题时能够迅速定位和解决问题。

对于大数据计算MaxCompute中按上游调度批次配置依赖的问题，您可以结合DataWorks或者MaxCompute的作业依赖调度机制来实现。创建下游任务并设置依赖上游的任务，使得下游任务仅在上游任务执行完成后开始执行。具体操作步骤请参考阿里云官方文档进行配置。

在大数据计算MaxCompute中，如果你需要下游脚本依赖于上游脚本每6小时调度产生的数据，通常的做法是在MaxCompute的任务调度系统ODPS Scheduler或者DataWorks中设置任务依赖。

以下是一种可能的解决方案步骤：

1. 在MaxCompute DataWorks中：

   • 首先，确保上游脚本已经配置为每6小时执行一次，可通过DataWorks的工作流（Workflow）设定周期调度，比如使用CRON表达式来精确控制执行时间。

   • 然后，为下游脚本创建一个新的节点，并在工作流编排时，设置该节点依赖于上游脚本执行成功后才开始执行。可以通过拖拽连线的方式指定上下游任务之间的依赖关系，或者在节点属性中设置前置任务。

2. 使用ODPS SDK或者API调度：

   • 如果你是在编程层面进行调度，可以利用MaxCompute提供的SDK或者OpenAPI来手动创建任务依赖链，确保下游任务在检测到上游任务执行成功后才启动。

3. 资源依赖性检查：

   • 对于数据依赖，还可以设置下游任务在启动前检查上游任务生成的数据表是否存在或者是否有新的增量数据产生。

请根据实际使用的调度工具和环境选择对应的方式来实现任务间的依赖关系。这样，当上游脚本按照计划调度执行并生成新的数据后，下游脚本将会在满足依赖条件的情况下被触发执行。

这个看一下 大概上游的任务 每次跑多久 然后再根据任务的结束时间去 安排下游的任务 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

楼主你好，据我所知在阿里云大数据计算MaxCompute中，你可以使用DataWorks来管理和调度上下游任务，以满足你的需求。你需要先在DataWorks中创建两个任务，一个是上游任务，一个是下游任务。上游任务的调度周期设置为每6个小时一次，下游任务的调度周期设置为与上游任务一致。

接下来，你可以通过DataWorks的依赖配置功能，将下游任务设置为依赖上游任务。这样，下游任务会在上游任务完成后自动触发执行，具体操作步骤如下：

1. 在DataWorks中创建上游任务和下游任务，并对其进行调度配置，确保上游任务的调度周期为每6个小时一次，下游任务的调度周期与上游任务一致。
2. 在下游任务的配置页面中，找到依赖配置选项，添加上游任务为下游任务的依赖，并配置依赖的周期为上游任务的周期。

在阿里云的大数据计算服务MaxCompute中，为了实现下游脚本按照上游脚本的调度批次进行依赖配置，您可以利用DataWorks（原名Data IDE）的工作流来设置任务之间的依赖关系。具体步骤如下：

• 创建并配置上游任务：

在DataWorks中创建或选择已经存在的上游脚本任务，并将其设置为每6个小时执行一次。

• 设置上游任务输出表作为下游任务输入：

确保上游脚本产生的结果存储在某个表或者临时表中，并且每次运行都会更新这个表的数据。

• 创建下游任务并配置依赖：

创建您的下游脚本任务，并在工作流设计界面中将它与上游任务关联起来。
设置下游任务依赖于上游任务的成功完成。在DataWorks中可以通过拖拽连线的方式，在图形化界面中直观地表达这种依赖关系，通常会有一个箭头指向表示“等待上游任务成功后开始”。

• 指定依赖类型和调度策略：

根据实际需求，可能需要设置具体的依赖类型，比如按时间依赖、版本依赖等，确保下游任务在上游任务新产出的数据批次可用时才会启动。
调度策略应与上游任务保持一致或适应其产出频率，例如可以设置下游任务也每隔6小时执行一次，同时配合依赖条件确保上游任务完成后立即触发下游任务。

• 验证及调试：

完成以上配置后，保存并发布工作流，然后在测试环境或生产环境中验证上下游任务是否按照预期的调度周期和依赖关系正确执行。