dataworks通过Python提交SQL脚本怎么设置sql实例的优先级？

在DataWorks中，通过Python提交SQL脚本时，若需要设置SQL实例的优先级，可以通过调整任务所在基线的优先级来实现。以下是具体操作步骤和配置方法：

1. 设置任务优先级的背景

DataWorks支持通过基线优先级来控制任务调度时的资源分配顺序。基线优先级越高，任务在调度时越容易优先获得资源。

2. 配置步骤

步骤 1：进入运维中心

• 登录DataWorks控制台。
• 进入运维中心页面。

步骤 2：编辑智能基线

• 在左侧导航栏中，单击智能监控 > 智能基线。
• 找到与目标任务关联的基线，单击基线后的编辑按钮。

步骤 3：设置基线优先级

• 在弹出的修改基线对话框中，找到优先级字段。
• 设置优先级值。优先级取值范围为[1, 3, 5, 7, 8]，数值越大，优先级越高。
• 单击完成以保存设置。

3. Python脚本中的优先级设置

如果通过Python脚本提交SQL任务，可以结合DataWorks的API或SDK来动态调整任务优先级。以下是一个示例流程：

步骤 1：调用DataWorks API

使用DataWorks提供的OpenAPI接口（如UpdateBaseline）来更新基线优先级。示例代码如下：

import requests

# DataWorks API请求地址
url = "https://dataworks-api.aliyuncs.com/api/UpdateBaseline"

# 请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"
}

# 请求体
payload = {
    "BaselineId": "YOUR_BASELINE_ID",  # 基线ID
    "Priority": 8  # 设置优先级为最高
}

# 发送请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

# 输出结果
print(response.json())

步骤 2：关联任务与基线

确保提交的SQL任务已正确关联到设置了优先级的基线。如果未关联基线，需在DataWorks控制台中手动绑定任务与基线。

4. 注意事项

• 基线优先级的影响范围：基线优先级仅影响周期任务的每日实例优先级，临时任务不受此设置影响。
• 任务冻结状态：如果任务被冻结（周期任务或实例冻结），即使设置了高优先级，任务也不会被执行。请确保任务处于正常运行状态。
• 资源组限制：调度资源组主要用于任务调度，不适合执行大数据计算任务。推荐使用MaxCompute等计算引擎进行大数据处理。

通过上述步骤，您可以成功设置SQL实例的优先级，并通过Python脚本实现自动化管理。