DataWorks关于PyODPS的节点参数

本文主要介绍了DataWorks中PyODPS节点的参数设置,包括系统参数和自定义参数的使用方法。系统参数在运维中心调度时才能正确调用,而自定义参数需通过args['参数名']的形式调用。作者分享了遇到的问题及解决经验,帮助习惯使用ODPS SQL节点的用户顺利过渡。

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一、前言

对于ODPS SQL节点的参数配置,是比较清晰明了的。对于习惯使用ODPS的人来说,想必大家也已经十分熟悉了。
详情可以找一找阿里云的官方文档,这里贴个传送门:
https://help.aliyun.com/document_detail/74450.html?spm=a2c4g.11186623.6.644.63bf5c57zj8JuV

二、PyODPS的参数设置

与ODPS SQL一样,仍然分系统参数和自定义参数。

2.1 系统参数

系统参数的使用方式与SQL节点一致,直接在页面赋值即可调用。

bizdate = '${bdp.system.bizdate}'
print bizdate
cyctime = '${bdp.systen.cyctime}'
print cyctime

直接在节点上点运行(F8)试试,你会发现,系统参数并未被正确调用。

### DataWorks 中归并节点的使用教程 #### 1. 归并节点的功能概述 DataWorks中的归并节点用于将来自不同表或多条SQL查询的结果集合并成单个结果集。这有助于简化复杂的数据处理流程,尤其是在需要跨多张表或多次查询获取数据的情况下[^3]。 #### 2. 创建归并节点的具体步骤 为了创建一个新的归并节点,在DataWorks的工作流编辑页面上点击“新增”,选择“归并”。之后可以配置输入端口连接到其他上游任务(如SQL脚本),设置好字段映射关系以及指定输出目标位置。 ```sql -- 示例 SQL 查询语句片段展示如何定义两个输入分支 SELECT * FROM table_a WHERE condition; UNION ALL SELECT * FROM table_b WHERE another_condition; ``` 注意这里采用`UNION ALL`而非简单的`UNION`是为了保留所有记录而不做去重处理;如果希望去除重复项,则可改用后者。 #### 3. 字段匹配与转换规则设定 当涉及到不同类型的数据源时,可能需要调整字段名称、类型等属性来确保一致性。可以通过可视化界面手动完成这些操作,也可以编写自定义函数来进行更复杂的变换逻辑。 #### 4. 错误排查指南 遇到问题时首先要检查日志信息,通常能够从中找到错误原因所在。常见的几个方面包括但不限于: - 输入参数不正确:确认所选表格是否存在且结构未发生变化; - 数据量过大导致性能瓶颈:考虑分批读取或者优化查询条件减少返回行数; - 类型冲突引发异常:仔细核对各列之间的兼容性,并适当应用CAST()等强制转换手段。 对于上述提到的日志查看功能,可以在作业运行失败后的详情页里轻松访问到详细的执行情况描述和报错提示。
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