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统计吉大用户9月练题情况 1、用左连接把user和question连接起来，那么我们得到的结果首先就是所有的user的基本信息，如果答题了就会有答题的相关数据，如果没答题那么答题的相关数据为null。 2、COUNT(q.question_id)聚合函数是不计空值的，所以遇到空值默认为0了； 利用SUM() 和case when... then去计算答对的题数。 3、筛选条件时要注意月份，只敲MONTH(date) = 9是不够的，这样会遗漏那些没有答题的同学，所以要加上MONTH(date) IS NULL。 4、最后GROUP BY　device_id求出所有吉林大学的同学的情况 SELECT u.device_id, u.university, COUNT(q.question_id) AS question_cnt, SUM(CASE WHEN result = 'right' THEN 1 ELSE 0 END) AS right_question_cnt FROM user_profile u LEFT JOIN question_practice_detail q USING(device_id) WHERE university = '吉林大学' AND (MONTH(date) = 9&nbs***bsp;MONTH(date) IS NULL) GROUP BY device_id;

毋庸置疑,肯定是业务开发方面的工作多一些,甲方会给到你一个需求,然后你根据需求去完成相应的内容,实现流程图,完成日期这些都是明确的,然后在流水线完成阶段,会随着需求的变更不断去调整自己的开发过程,当这些都完成之后还进行调试,需要按照甲方要求与其公司进行对接,然后进行联调,主要就是为了验证你所做的东西的可用性.这是在业务方面的.当涉及到非业务方面的东西时,比如:售前经理这个岗位,你还需要一些除了技术之外的能力,比如会与客户进行有效沟通的能力,但是主要部分还是开发比较重要一些.

新技术浪潮的变革对你个人选择肯定是会有影响的，每个人都是社会成员，都需要与时俱进以防止被社会所淘汰，在技术方向和编程语言上的选择可能会更加明显一些，大家都是为了找到好的工作，有时候自己想要的并不一定是自己要去做的。学会适应是一种能力。 我会倾向于人工智能这个大方向，未来发展的一个大趋势，大数据时代的来临，大量新技术的产生简化了繁琐的开发步骤，说到帮助的话那肯定是有的，原来的代码都需要自己书写，动辄就是成千上万条，现在模型都有集成，大大节省了开发时间，提高了工作效率。

对于我个人而言，我希望有一个技术社区可以有一套完整的学习体系，比如：视频课程和文档资料等，这样既可以增加社区的访问量，个人的学习也可以系统一些。然后在学习资料完善的情况下可以有对应的项目来进行支撑巩固学习，这样的技术社区一定会广受好评。然后社区里边会有大量解决问题的方法，比如：安装某个编程软件或者安装插件时遇到的问题解决方案，这样会大大增加社区的知名度。 好的社区应该给予技术人员奖励保障，吸引大量的人员来写博客，贡献自己的知识。 一方面，社区可以提供很好的平台供开发者进行技术解析，另一方面，技术人员愿意来社区进行技术学习训练以及书写博客。

我从事无人驾驶领域,未来无人驾驶发展的一个方向是人类通过手机APP可以远程控制车辆,每次要出门,可以通过手机APP进行预约车辆,车辆会自动从附近的停车场到达指定位置,然后到达目的地之后,通过手机APP进行解绑车辆即可,这时候车辆会自动驶入附近的停车场,很大程度上解决了交通拥堵的问题,减少了交通事故.我想做的就是这款可以远程控车的APP.涉及到数字钥匙的应用,涉及到与服务器之间的交换.故而,如果要想实现这款APP的运营,首先我需要一个大型服务器. 该APP涉及到5个模块功能,分别是全景监控功能,车辆管理功能,用户管理功能,数字钥匙管理功能和安全审计的功能,然后每个小模块又有下瞎的一些小功能,具体的就不细说了

首先第一点,我作为一个应届计算机专业毕业生,刚刚经历过秋招和正在进行春招,需要说明的是没有人能够在面试的时候能够将自己的优势充分表现出来,因为每一个面试官不会按照你设定的版本去面试你. 其次,我来说一下不同性质企业的面试官倾向于在哪些方面面试求职者. 针对互联网企业,主要是技术方面,上来简单的做一个自我介绍,在个人经历方面拓展很少,企业是要赚钱的,个人经历说多了毫无益处,重点去说一下项目的东西,将自己每一个项目所用的架构,技术栈说清楚这才是王道.自己倾向于什么技术栈,面试官就会着重去问你哪方面的知识,就拿java来说,如果你说例擅长java语言,那么他就会问你一些java的开发框架和一些java的基本常识,比如说:集合,容器,树,垃圾回收机制,数据库等等.在这种技术企业里边关心你这个人是否懂得人情世故很少.自然而然,如果我是这个企业的面试官,我也看重的是求职者的实践动手能力,要不让你来干啥? 2.针对国企央企的互联网技术部分,第一点是你政治思想上必须过关,这时候个人经历就很重要了,然后才是你的个人技术能力,此时面试时遇到的技术问题就不会像互联网企业那么刁钻了,虽然也需要自己去努力学习各方面的知识,但是在面试时不会过多为难求职者. 当然,上述面试进行的前提都是你笔试首先能过关才行. 经过秋招和春招,如果让我作为一个面试官去问求职者一些问题,我会以下述问题作为主要参考(不区分互联网企业还是国企). 1. 详细介绍一下你做过的项目,你在项目中承担什么角色?你认为你在每一个项目中收获到了什么? (这个问题一方面是检验你的技术水平,一方面是检验你的组织能力,还有一个方面是了解你的人情世故,说白了就是你会不会来事,能不能跟同组成员搞好关系) 2.你在学校有没有获得过奖学金和校级荣誉 (这个问题一方面是检验你的学习能力,学习能力很重要,因为企业的技术栈都是很多的,要是你没转变能力,招聘就是浪费时间.一方面检验荣誉的真实性和获得的难易程度,一般奖学金和校级荣誉的获得度都是比较低的,所以含金量相对高一些) 3.针对求职者熟悉的技术栈基础进行询问,此处拿我面试的java举例.简单的列举一些问的比较多的问题 JDK 和 JRE 有什么区别？== 和 equals 的区别是什么？String和StringBuffer和StringBuilder的应用和区别set,list,map之间的用法和区别你用过什么数据库,用没用过国产的数据库?

直接先做一个总结吧,在实际大市场环境下,大家关心的是自己的数据安全企业机密安全,所以自建还是选择托管得看具体是谁用?具体用在哪些地方?对应的是谁? 我觉得回答这个问题之前需要考虑清楚这几个点,而不是盲目的去评论哪个好,这点阿里云官方提问的时候就应该把这些考虑进去再进行提问而不是说简单大家回答一下优缺点,毫无价值,这样才能保证具体到企业之后看到自己想要去看到的东西. 下面我具体到企业谈一下云山托管和自建这个问题. 管理复杂性：托管需要耗费资金。只要资金到位，就没有任何复杂性;自建要复杂得多，需要专业技术人员来处理日常故障，开发功能等。问题处理的进度取决于技术人员的数量。许多人更快，更慢的人更少。 可扩展性：托管具备可扩展性，只要一句话，就可以立即完成所需的扩展；自建也有可扩展性，稍微复杂一点，如果是自购服务器，就需要购买新服务器，重新部署，与旧服务器对接。循环时间相对较长。 定制特性：托管一般都有自己强大的开发团队，只需要提交所需的功能，即可满足；由于自身的技术和人员数量，自建在开发中会显得非常缓慢，而且在短时间内定制的功能将会减少，这将无法满足日益增长的需求。毕竟，专业和业余效率之间有很大的差距。 安全性：无论是托管还是自建，都应该及时备份。托管相当于把钱存进银行，而建立自己的托管就相当于买了自己的保险箱来省钱。 从这些比较中可以看出，托管略好于自建。如果拥有一个强大的技术团队，建议选择自己构建，一切都可以自我控制。但是如果可以私有云更好

阿里云的功能: 1、快照功能 可以帮助我们将数据滚回前几天的，使用快照可以快速恢复系统的正常运行 2、云监控功能 云监控可为大家提供基础监控、网络监控、业务监控。 3、自定义镜像功能 使用了自定义镜像来创建第二台云服务器ECS只需几分钟的时间就可以创建一台一模一样的云服务器，使用自定义镜像可以快速创建多台需要相同环境的云服务器ECS，这个功能对运维人员来讲非常实用。 4、快捷的云市场功能。

分布式计算是计算机科学中一个研究方向，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分布式网络存储技术是将数据分散地存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。 当计算机的程序和数据通过网络分布在多于一个的计算机上时，计算就成为“分布式的”。以前的计算通常是由计算中心完成的。尽管仍存在这样的计算中心，大小企业却逐渐将应用程序移至（分布到）企业中能最有效地完成计算的地点进行，通常是桌面工作站、局域网服务器、部门服务器、Web服务器和其他服务器的混合。比较流行的是客户/服务器模式，客户机只具有一定的功能，其他的功能需要从提供服务的服务器那里获得。HTTP协议就是一个例子。在分布式计算环境中，数据的存储和处理可在本地工作站上进行。 集群通信的最大特点是话音通信采用PTT(Push To Talk)，以一按即通的方式接续，被叫无需摘机即可接听，且接续速度较快，并能支持群组呼叫等功能，它的运作方式以单工、半双工为主，主要采用信道动态分配方式，并且用户具有不同的优先等级和特殊功能，通信时可以一呼百应。 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。 而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。 分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。

产品感：能够站在用户的立场，了解用户的需求、痛点、动机和立场，不带有偏见或自我中心，不以自己的喜好或经验来判断用户，而是以用户为中心，设计符合用户期待的产品。 责任心：能够与开发者、设计师、运营等团队成员保持良好的沟通和协调，尊重他人的专业和意见，不搞小圈子或互相推诿，而是共同为产品的成功负责，形成合力。 项目管理能力：能够统筹资源，制定合理的计划和进度，协调各方的工作，控制风险，控制变更，保证产品的质量和交付。 逻辑能力：能够化繁为简、透过现象看本质，找到问题的根源和解决方案，不断验证假设和数据，不盲目追求创新或模仿，而是以解决用户问题为目的。 沟通能力强：能够用清晰的逻辑和语言，表达产品的需求、设计和目标，态度端正，细心耐心，直达开发痛点，采用原始简单高效的沟通方式。 抗压能力：能够在压力和挑战下，保持积极的心态和工作状态，不轻易放弃或妥协，坚持自己的理念和目标，不断寻求突破和优化。 文档能力：能够对产品的业务、功能流程，清晰图示，对字段格式、长度定义明晰，对产品定位、设计初衷与背景言表于心，对功能模块、数据块间的关联关系清晰注释，对文档文件的维护及时处理，有变化言必达。 学习能力强：能够不断学习新的知识、技能和方法，跟上技术和市场的变化，不固守旧有的思维或模式，而是敢于尝试和改进，不断提升自己的专业水平和视野。 总的来说,可以概括以下几点: 要有前瞻性。 一方面，你应该是行业专家，对宏观大环境有足够认知，知道哪里有机会，哪里是业务增长点，哪里有坑，并带领大家规避风险，放大自身能力，跟上这些新趋势；另一方面，你应该对竞争对手敏感，知道大家都在做什么、怎么做的、效果如何，能基于你的判断，先于竞品占领市场。尤其技术人员希望你在讲述产品功能前，先阐明需求价值、数据依据、结果预估，而不是凭感觉做事。 对内部业务足够清晰 即对自己负责的产品，要清楚用户在哪儿，用户有哪些场景哪些痛点，产品基于什么业务逻辑解决了这些痛点，带来了什么收益。产品经理要切实可行地把用户/客户问题转化为产品功能，设定业务目标并有节奏地推动落地。 让自己的产出物足够专业 需求文档、交互原型、项目管理报告、需求分析报告、产品架构图、业务流程图……这些产品经理的日常产出物，撰写时务必学会换位思考，构建起和开发同学的同理心。具体包括： 要能将业务需求/问题归因到正确的技术模块，最好对技术逻辑有认知；文档管理规范，需求变更及时同步； 方案描述完整，逻辑完备，能考虑到异常边界情况。 此外，一定注意产出物的简洁易读，以快速理解落地为目标，避免“套模板”写文档。把字数堆的很多看起来很厉害，实际阅读体验会非常差。多用图、表，少文字描述。 和技术人员的沟通足够充分 沟通问题是老生常谈了，沟通是否到位，体现在： 开发前，对需求调研充分，方案合理，目标明确，能有理有据说服大家支持你的想法，认可要做的产品理念和方向；开发中，关注人员分工、时间安排、成本消耗。当有变化时能及时通知到相关人员。开发后，和技术人员同步数据，汇报时要能体现出技术人员的重要性，让大家有一种参与感。

开源社区当然需要为开源软件负责,事实上应该去考虑建立一套'可控开源'的体系. 开源软件虽然受到使用者的青睐,但不是绝对安全的,除非使用时不需要任何个人或者企业信息,但在目前看来这种情况是不可能的,开源软件被开发出来以后,面临很多的风险.比如: - 恶意代码注入(软件或者算法开源以后所有人都可以自由使用,随意修改,很多人会将木马之类的恶意代码注入然后发布其他版本供大家使用,用以套取用户信息或者损坏用户电脑) - 开源的软件也好,算法也好,后期都缺乏更新维护. 所以,开源社区虽然能够依靠庞大的用户数据挣钱,但是同时也应该为开源产品进行负责. 上云可以一定程度上解决安全性问题,因为云平台毕竟提供了较为完善的安全措施和技术,用户也可以快速的部署和使用,但是企业在上云时也需要注意关键的安全问题.否则会造成很大的麻烦.需要保证业务连续性。迁移的过程要保证原有业务和原有数据的连续和一致，这就需要在迁移的同时合理规划一套保障体系，灰度发布、流量管理可以很好的应对这个问题。

既然大家谈到了中文的AI模型开源社区Modelscope,我想说的是我对其中的AI达摩卡通化模型非常感兴趣.其实不管学习什么兴趣最重要,起码不说别人,单说就这一项功能就让我对学习AI使用AI产生了浓厚的兴趣,兴趣是最好的老师. 首先对我在该在社区获得了什么做几点的介绍: • 免费使用平台提供的预训练模型，支持免费下载运行(这点我想大家都会实实在在感到实惠吧,传统的我们需要自己去对数据进行处理,对不同的参数进行修改最后慢慢的训练出一个模型作为预模型的使用) • 一行命令实现模型预测，简单快速验证模型效果(一行命令可以进行模型预测我是从来没想到,但是实际体验了确实是,这个功能绝了) • 用自己的数据对模型进行调优，定制自己的个性化模型(模型及参数的优化直接关系到我们的实验成败一点也不夸张) 社区会给我们提供到什么:(此处我都是列举的与我自己在学校跑实验联系紧密的) • 丰富的预训练SOTA模型 覆盖NLP、CV、Audio等多领域的具有竞争力的SOTA模型，更有行业领先的多模态大模型，全部免费开放下载以及使用。(覆盖的模型越多对开发者的福音越高,可以方便大家优中选优) • 多元开放的数据集 汇集行业和学术热门的公开数据集，更有阿里巴巴集团贡献的专业领域数据集等你来探索。(现在市场上的数据集很多,但是涵盖面全的数据集还是很少的,官方给出的数据集还是不错的) • 即开即用的在线开发平台 一键开启在线notebook实训平台，集成官方镜像免除环境安装困扰，链接澎湃云端算力，体验便捷的交互式编程。(jupyter notebook对开发者是非常方便的,随时可以知道自己编写的代码是否可以正常的运行) • 灵活的模型框架与部署方式 兼容主流AI框架，更好地实现模型迁移；多种模型训练与服务部署方式，提供更多自主可控的选择。(部署一旦简化可以减少大家的工作量,还是减轻压力的) 阿里云的官方文档给我们直观的分了三大模块,给了相应的入口,方便大家各取所需.

作为一个在校还未工作的学生而言,我通过自己的实际经历来谈谈我个人的看法,其实作为技术人员来说,技术路线和管理路线可以说是并行的路线,但是首先第一步要做的不是考虑如何去管理,而是考虑怎么去学习怎么去实践,考虑碰见项目以后怎么去从项目中挖掘自己可以去进步和突破的技术难关,大家在做的项目不会每个都一样的,用到的技术栈也都是五花八门的,我们要做的就是学习不同的技术,先跟着别人去学去做,等到积累到一个过程的时候,自然而然就会走上管理的路线,这时候才是自己有资格去选择自己要走技术还是管理路线,其实无非就是管理层少码点代码多挣点钱而已,如果对自己放松的话可以少做点技术的东西,但是如果始终要求进步的话还是会将主要精力放在技术攻破上.

作为开发者,我一般在做一个前端系统的时候会使用到(当然指的不是特别复杂的情况下或者甲方要求不是特别奇葩的情况下.当然如果需要在前端插入Echarts地图的话是不可以用低代码的)当时阿里云公益计划开展的时候涉及到低代码开发技术的学习同时考取了低代码开发师中级证书,当时做了一个仓库管理系统,其中在中级考试时,几乎不涉及到或者涉及到很少的代码,然后直接运用数学公式,拖动组件框即可以实现我们所需要的功能.这对于非互联网企业的转型是非常便捷的,可以大范围的推广.令我感到最惊喜的地方就是表单关联以及字段之间的关联,这是其中比较复杂的一个实现,但是也是可以非常简单的通过设置就可以实现.大大节省了编代码的时间,提升了工作效率. 未来低代码在非互联网企业运用范围肯定会很广,而且前端界面也是比较美观的,所以未来前端开发方向如果想要一直发展的话,个人认为页面美观是一个重要的方向,毕竟低代码现在还实现不了美观的页面,因为美感是想要培养的,这也就是为什么前端开发很简单但是仍然需要大量前端开发人员的结果.

近期看到的印象深刻的文章当然莫过于ChatGPT相关话题的文章,引发国内外的热议.这是关于前沿技术的文章.比如:ChatGPT.如果要说与我息息相关的文章的话,我近期比较关注的一篇文章是Ubutu系统相关问题解决方案 因为我最近在使用linux系统做一下相关的应用,而linux系统与windows系统使用起来还是有很大的差别的.所以很多的问题还是需要自己多看才能解决.在windows系统我们要是想看视频的话直接在相关的软件应用商店下载即可,但是在linux系统中则需要使用命令行进行安装插件,比如: sudo apt install ffmpeg #-autoexit参数的作用是播放完自动关闭 ffplay -autoexit filename.mp4 另外我对社区的建议是希望社区可以对不同操作系统的文章进行一个相应的整理,这样大家搜索的时候可以直接进入某一个专区,这样做的好处是可以提高效率,业内人士一经传播,大家一说在阿里云开发者社区什么内容都可以看到,这样用户自然而然就多起来了.我想要在社区看到的文章类型如下: 1. 关于一些相关的机器学习训练模型的成型案例与讲解,这点可以吸引来广大的高校学生群体 2. 关于不同操作系统常见问题的一些解决方式,安装方式.这样广大使用linux系统的用户或者其他系统的用户就会直接在社区进行专一模块的查找,增加搜索量 3. 关于前沿技术的一些文章,方便国内外广大用户掌握第一手技术资料,增加知名度

在流浪地球2引发热议之后,我注意到了航空工业导弹院发布了一则消息,影片中涉及到了垂直起降的**'歼20C'战斗机**,这体现的是科幻迷与军事爱好者对于国防工艺的一种期待.这也是我在本片中最关注的点以及未来我所期待的一件事. 首先什么是短距、垂直起降呐?短距、垂直起降飞机是一种能够垂直或在很短距离内起飞和着陆，甚至可以在狭小场地垂直起降，并能快速飞行、具有典型固定翼飞机特征的一类飞行器的总称。该装备既有比肩固定翼飞机的作战能力，又对起降条件要求较低，可在空间狭窄的甲板、简易机场、公路甚至简单修整的平地上完成起降作业，大大提高了战时部署的灵活性和生存能力。 此类飞机的短距起飞过程与常规固定翼飞机操纵类似，主要区别在于增加了推力矢量喷管的使用。起飞时，矢量喷口先完全向后，待到飞机加速到期望的起飞速度，飞行员将推力矢量向下偏转至合适的位置来提供升力。飞机起飞离地后，飞行员会逐步减小喷管的偏度，保证飞机以正确的姿态增速直至矢量喷口完全向后。垂直着陆过程则有所不同，通常分为两步：一是飞机由正常飞行减速至悬停状态，该过程也被称作过渡过程。此时飞机的升力由机翼提供逐渐转换为由发动机提供。二是由悬停至着陆。这个过程中, 飞行员要控制好飞机的高度，保证飞机的下沉速度在一定范围内，同时还要保证飞机姿态的平稳。另外随着飞机高度的降低，会出现“地面效应”，燃气吸入等现象，导致飞机升力降低，为此，还需不断调整油门直至飞机触地。　 另外在说道量子计算方面,其实现在应用已经有一些了,可能是还不普遍.我对这方面的一个期待如下: 比如第一点:量子安全智能燃气表,与我们的生活息息相关. 量子安全智能燃气表是国内首个基于量子安全技术的NB-loT物联网燃气表的研发和示范应用，具有异常流量自动关阀，实时数据上报等功能，实现了物联网量子安全智能燃气表、传感网络通信系统、燃气综合管理系统、服务平台系统和燃气用户之间人与人、人与物、物与物的全方位链接。 量子安全智能燃气表内嵌量子安全模组，将数据传输与量子安全技术紧密结合，通过窄带NB-IoT网络接入运营商物联网开放平台，再将加密后的信息通过专线发送给燃气物联网平台，燃气物联网平台通过安全SDK与量子安全服务平台对接，提供密钥读取和数据加解密的功能，完成信息加密传输的整套流程，为用户提供稳定可靠的量子防护安全服务。 相较于传统的燃气预警安全设备，量子安全智能燃气表不仅让燃气预警变得更智能，还具有在线充值缴费、安全监控、故障报警等多项功能。 第二点:量子加密对讲 量子加密对讲是将POC对讲技术与量子安全技术进行紧密结合，通过量子TF卡、量子密钥管理服务平台与业务服务器、调度服务器专用对讲终端，让对讲、媒体共享、调度信息都经过高等级加密防护，为用户提供稳定可靠的量子防护安全体验. 量子安全移动办公平台基于“终端”+“介质”+“平台”+“应用”的一体化设计理念，融合量子安全技术和国密数字证书双重安全保护，为传统移动办公加上了“安全锁”。从移动终端安全接入、用户身份安全认证、业务数据安全传输等多个维度提供安全保障，可为通话、邮件、即时通信、办公执法等业务提供量子安全防护，为移动办公平台安全赋能。

删除节点datastudio删除任务只删除开发环境的任务，下线生产任务需要将下线操作发布到生产环境，生产环境任务才会下线。 第一步：目录树右键删除节点； 第二步：发布列表发布节点状态为下线的任务，下线生产环境该节点； 注意：如果是依赖上一周期选择依赖一层子节点，删除时要将的依赖关系改一下才能删除。

通过DataWorks数据服务生成API主要包含以下三个步骤。 1.创建数据源：新建MaxCompute Lightning数据源。 2.配置API：创建好数据源后，在数据服务页面，以向导模式生成并配置API。 3.发布API：API配置完成并测试成功后，就可以进行发布，提供给DataV调用。

DataWorks的数据集成实时同步MySQL数据是基于实时订阅MySQL实现的,实时同步MySQL数据目前仅支持配置MySQL数据源为RDS的5.x或8.x版本的MySQL,

任务下线是指在某些情况下，需要将任务永久删除，包括开发环境的任务下线和生产环境的任务下线两种场景。 开发环境的任务下线 登录DataWorks控制台，进入数据开发页面。 通过任务节点类型、关键字来搜索需要删除的任务。 右键单击要删除的任务，选择删除，则开发环境任务下线完成。 生产环境的任务下线 当已发布到生产环境的任务需要删除时，需按照删除任务>发布下线任务>执行发布的流程进行下线。 说明 子节点依赖关系的处理：由于生产环境的任务下线涉及到子节点的依赖，因此在您删除任务前，请先一层层往下处理好子节点的依赖关系后，再进行删除。否则会提示存在子节点，下线失败。 处理步骤： 查找此节点的下游节点，可在工作流管理查看生产调度依赖关系。 在数据开发页面重新编辑此子节点的父节点，或者直接删除此子节点。 如果提示子节点下还有子节点，请参见上述步骤逐层向下处理。 删除任务。 可以参见前文开发环境的任务下线操作，删除需要下线的任务。 发布下线任务。 说明 仅管理员及运维角色具有发布权限。如果是其他角色，建议通知运维人员进行发布。 删除需要下线的任务后，单击右上角的任务发布。 在创建发布包页面，勾选需要下线的任务。