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DataWorks快速入门

news 来源：原创 2025/8/9 14:25:16

文章目录

一、DataWorks简介
- 1、概念
- 2、功能
- 3、优势
二、DataWorks使用
- 1、创建工作空间
- 2、绑定计算资源
- 3、数据开发
三、DataWorks节点类型
- 1、MaxCompute SQL节点
- - ①创建非分区表并插入数据
  - ②创建分区表并插入数据
  - ③查询表数据
- 2、离线同步节点
- 3、PYODPS 3节点
- - ①判断表是否存在
  - ②执行SQL语句
  - ③添加运行参数
  - ④输出SQL执行结果
- 4、MaxCompute Script节点
- - ①适用场景
  - ②简单示例
- 5、其他节点

一、DataWorks简介

1、概念

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。

2、功能

数据集成：全领域数据汇聚
数据开发与运维中心：数据加工
数据建模：智能数据建模
数据分析：即时快速分析
数据质量：全流程的质量监控
数据地图：统一管理，跟踪血缘
数据服务：低成本快速发布API
开放平台：能力全面开放
迁移助手与迁云服务

3、优势

全方位安全管控
成本低
功能齐全
运维方便

二、DataWorks使用

1、创建工作空间

访问杭州地域的DataWorks控制台创建工作空间,选择标准模式(开发和生产环境隔离)
在这里插入图片描述

2、绑定计算资源

绑定计算资源, 以MaxCompute为例,要新建两个MaxCompute项目分别绑定到开发环境和生产环境(jiabei_new_dev和jiabei_new_prod)
在这里插入图片描述

3、数据开发

上面绑定之后可以进入数据开发页面
在这里插入图片描述
首次进入,可以在这里创建一个项目目录

三、DataWorks节点类型

1、MaxCompute SQL节点

创建一个MaxCompute SQL节点执行SQL

①创建非分区表并插入数据

CREATE TABLE IF NOT EXISTS jiabei_new_dev.student
(id           BIGINT NOT NULL COMMENT '主键id信息',name        STRING COMMENT '学生姓名',age         INT COMMENT '学生年龄',create_time DATETIME COMMENT '创建时间'
)
STORED AS ALIORC
TBLPROPERTIES ('columnar.nested.type' = 'true','comment' = '学生表测试使用(非分区表)')
LIFECYCLE 1000
;use jiabei_new_dev;
setproject odps.sql.type.system.odps2=true; --打开MaxCompute 2.0数据类型。
setproject odps.sql.decimal.odps2=true; --打开Decimal 2.0数据类型。
INSERT INTO jiabei_new_dev.student VALUES(1,'张三',18,CAST('2020-03-12 15:12:00' AS DATETIME)),(2,'李四',19,CAST('2020-03-12 15:12:00' AS DATETIME)),(3,'王五',20,CAST('2020-03-12 15:12:00' AS DATETIME))
;

②创建分区表并插入数据

CREATE TABLE IF NOT EXISTS jiabei_new_dev.student_fenqu
(id           BIGINT NOT NULL COMMENT '主键id信息',name        STRING COMMENT '学生姓名',age         INT COMMENT '学生年龄',create_time DATETIME COMMENT '创建时间'
)
PARTITIONED BY 
(dt           STRING COMMENT '统计每日出勤'
)
STORED AS ALIORC
TBLPROPERTIES ('columnar.nested.type' = 'true','comment' = '学生表测试使用(分区表)')
LIFECYCLE 1000
;INSERT INTO jiabei_new_dev.student_fenqu PARTITION(dt='20251030')  VALUES(1,'张三',18,CAST('2020-03-12 15:12:00' AS DATETIME)),(2,'李四',19,CAST('2020-03-12 15:12:00' AS DATETIME)),(3,'王五',20,CAST('2020-03-12 15:12:00' AS DATETIME))
;

③查询表数据

SELECT id, -- 主键id信息name, -- 学生姓名age, -- 学生年龄create_time -- 创建时间
FROM jiabei_new_prod.student
LIMIT 200;

注意: 如果查询分区表没有指定分区条件,需要加一下参数允许全表扫描,否则会报错

会话级别: SET odps.sql.allow.fullscan=true;  
项目级别: SETPROJECT odps.sql.allow.fullscan=true;

2、离线同步节点

创建离线同步数据节点之前需要先创建对应的数据源,如下是想非分区表的数据每天同步一次写入到分区表(无实际意义,仅供学习参考)
在这里插入图片描述配置完整后点击发布即可在生产环境每天定时调度执行

3、PYODPS 3节点

①判断表是否存在

print(odps.exist_table('student'))

②执行SQL语句

#同步的方式执行，会阻塞直到SQL语句执行完成。同时可以配置运行参数
instance = o.execute_sql('select * from student')  
#异步的方式执行。
# instance = o.run_sql('select * from student')  
print(instance.get_logview_address())  # 获取Logview地址。
instance.wait_for_success()  # 阻塞直到完成。

③添加运行参数

方式一

o.execute_sql('select * from student', hints={'odps.stage.mapper.split.size': 16})

方式二

from odps import options
options.sql.settings = {'odps.stage.mapper.split.size': 16}
o.execute_sql('select * from student')  # 会根据全局配置添加hints。

④输出SQL执行结果

获取表数据

with o.execute_sql('select * from student').open_reader() as reader:for record in reader:   # 处理每一个record。print(record)

指定PyODPS调用Instance Tunnel。避免超时和数据受限

with o.execute_sql('select * from student').open_reader(tunnel=True) as reader:for record in reader:print(record)

获取表信息

with o.execute_sql('desc student').open_reader() as reader:print(reader.raw)

4、MaxCompute Script节点

①适用场景

脚本模式适合用来改写需要层层嵌套子查询的单个语句，或者因为脚本复杂性而不得不拆成多个语句的脚本。

如果多个输入的数据源数据准备完成的时间间隔很长（例如一个01:00可以准备好，一个07:00可以准备好），则不适合通过table variable衔接拼装为一个大的脚本模式SQL。

脚本模式下，您可以对一个变量赋常量值，然后执行SELECT * FROM 变量语句转化为标量与其它列进行计算。常量值也可以存放在一个单行的表中，命令示例如下。转化语法请参见子查询（SUBQUERY）。

详情点击参考

②简单示例

@a := SELECT 10; --对@a赋值常量10，或者赋值存在一个单行表t1中，SELECT col1 FROM t1。
@b := SELECT key,value+(SELECT * FROM @a) FROM t2 WHERE key >10000; --t2表中value值与@a中的值进行计算。
SELECT * FROM @b;

5、其他节点

https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/dataworks-nodes/?spm=a2c4g.11186623.0.i33

DataWorks快速入门

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