开发者学堂课程【DataWorks 使用教程：DataWorks 基本操作演示】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：
https://developer.aliyun.com/learning/course/107/detail/1866DataWorks 基本操作演示
内容简介：
一、开发流程
二、创建工作空间
三、新建 OSS 数据源
四、新建 RDS 数据源
五、创建业务流程
六、配置 workshop_start 节点
七、新建表
八、配置离线同步节点
九、提交业务流程
十、运行业务流程
十一、确认数据是否成功导入 MaxCompute
十二、配置 ODPS SQL 节点
十三、业务流程
十四、配置数据质量监控
十五、数据可视化展现
十六、通过向导模式生成 API
Workshop 教程涉及的具体开发流程如下：
1. 环境准备：
准备操作过程中需要的 MaxCompute、DataWorks 等环境。详情请参见
准备环境。
2. 数据采集：
学习如何从不同的数据源同步数据至 MaxCompute 中、如何快速触发任务运行、如何查看任务日志等。详情请参见
采集数据3. 数据加工：
学习如何运行数据流程图、如何新建数据表、如何新建数据流程任务节点、如何配置任务的周期调度属性。详情请参见
加工数据4. 数据质量监控：
学习如何给任务配置数据质量的监控规则，以保证任务运行的质量问题。详情请参见
配置数据质量监控5. 数据可视化展现：
学习如何通 过 Quick BI 创建网站用户分析画像的仪表板，实现所需数据的可视化展现。详情请参见
数据可视化展现6. 通过 Function Studio 开发 UDF：
学习如何通过 Function Studio 开发 UDF，并将其提交至 DataStudio 的开发环境。
1.使用主账号登录 DataWorks 控制台。
2.在概览页面，单击右侧的快速入口>创建工作空间。
您也可以单击左侧导航栏中的工作空间列表，切换至相应的区域后，单击创建工作空间。
3.配置创建工作空间对话框中的基本配置，单击下—步。
4.进入选择引擎界面，勾选 MaxCompute 引擎后，单击下—步。
DataWorks 已正式商用，如果该区域没有开通，需要首先开通正式商用的服务。
默认选中数据集成、数据开发、运维中心和数据质量。
5.进入引擎详情页面，配置选购引擎的参数。
实例显示名称：
实例显示名称不能超过 27 个字符，仅支持字母开头，仅包含字母、数字和下划线(_)。
Quota 组切换：
Quota 用于实现计算资源和磁盘配额。
Maxcompute 数据类型：
该选项设置后，将在 5 分钟内生效。详情请参见数据类型版本说明。
Maxcompute 项目名称：
默认与 DataWorks 工作空间的名称—致。
Maxcompute 访问身份：
包括阿里云主账号和任务负责人。
6.配置完成后，单击创建工作空间。
工作空间创建成功后，即可在工作空问列表页面查看相应内容。
1.进入数据源管理页面。
i.登录 DataWorks 控制台。
ii.在左侧导航栏，单击工作空间列表。
iii.单击相应工作空间后的进入数据集成。
如果您已在 DataWorks 的某个功能模块，请单击左上方的目图标，选择全部产品>数据汇聚>数据集成，进入数据集成页面。
iv.在左侧导航栏，单击数据源，进入工作空间管理>数据源管理页面。
2.在数据源管理页面，单击右上方的新增数据源。
3.在新增数据源对话框中，选择数据源类型为 OSS。
4.在新增OSS数据源对话框，配置各项参数。
数据源名称：输入 oss_workshop_log。
数据源描述：对数据源进行简单描述。
适用环境：勾选开发。
说明：开发环境的数据源创建完成后，需要勾选生产，以同样方式创建生产环境的数据源，否则任务生产执行会报错。
Endpoint：输入
http://loss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com.
Bucket：输入 new-dataworks-workshop.
AccessKey ID：输入 LTAl4FvGT3iU4xjKotpUMAjs.
AccessKey Secret：输入 9RSUoRmNxpRC9EhC4m9PjuG7Jzy7px.
5.在资源组列表，单击相应资源组后的测试连通性。
数据同步时，一个任务只能使用—种资源组。您需要测试每种资源组的连通性，以保证同步任务使用的数据集成资源组能够与数据源连通，否则将无法正常执行数据同步任务。
如果您需要同时测试多种资源组，请选中相应资源组后，单击批量测试连通性。详情请参见选择网络连通方案。
1. 连通性测试通过后，单击完成。
1.单击当前页面左上角图标，选择全部产品数据汇聚>数据集成。
2.在左侧导航栏，单击数据源>数据源列表，进入工作空间管理>数据源管理页面。
3.在数据源管理页面，单击右上方的新增数据源。
4.在新增数据源对话框中，选择数据源类型为 My SQL
5.在新增 MySQL 数据源对话框中，配置各项参数。
数据源类型：选择阿里云实例模式。
数据源名称：输入 rds_workshop_log.
数据源描述：输入 RDS 日志数据同步。
地区：选择 RDS 实例所在的区域。
RDS 实例 ID：输入 rm-bp1z69dodhh85z9qa.
RDS 实例主账号 ID：输入 1156529087455811。
数据库名：输入 workshop.
用户名：输入 workshop.
密码：输入 workshop#2017。
6.在资源组列表，单击相应资源组后的测试连通性。
数据同步时，一个任务只能使用—种资源组。
您需要测试每种资源组的连通性，以保证同步任务使用的数据集成资源组能够与数据源连通，否则将无法正常执行数据同步任务。
7.测试连通性通过后，单击完成。
1.单击当前页面左上方的图标，选择全部产品>数据开发> DataStudio(数据开发)。
2.在数据开发面板，右键单击业务流程，选择新建业务流程。
3.在新建业务流程对话框中，输入业务名称和描述。
注意：业务名称不能超过 128 个字符，且必须是大小写字母、中文、数字、下划线(_)以及小数点(.)。
4.单击新建。
5.进入业务流程开发面板，鼠标单击虚拟节点并拖拽至右侧的编辑页面。
6.在新建节点对话框中，输入节点名称为 workshop_start，单击提交。
以同样的方式新建两个离线同步节点，节点名称分别为 oss 数据同步和 rds 数据同步。
7.通过拖拽连线，将 workshop_start 节点设置为两个离线同步节点的上游节点。
1. 在数据开发页面，双击相应业务流程下的虚拟节点。打开该节点的编辑页面，单击右侧的调度配置。
2. 在调度依赖区域，单击使用工作空间根节点，设置 workshop_start 节点的上游节点为工作空间根节点。
由于新版本给每个节点都设置了输入输出节点，所以需要给 workshop_start 节点设置一个输入。此处设置其上游节点为工作空间根节点，通常命名为工作空间名称_root
1. 在数据开发页面打开新建的业务流程，右键单击 MaxCompute，选择新建>表。
2.在新建表对话框中，输入表名，单击提交。
此处需要创建两张表 (ods_raw_log_d和ods_user_info_d)，分别存储同步过来的OSS 日志数据和 RDS 日志数据。
注意：表名必须以字母开头，不能包含中文或特殊字符，且不能超过 64 个字符。
3.通过 DDL 模式新建表。
新建 ods_raw_log_d 表。
在表的编辑页面单击 DDL 模式，输入下述建表语句。
--创建 OSS 日志对应目标表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_raw_log_d (
col STRING
)
PARTITIONED BY (
dt STRING
);
新建 ods_user_info_d 表。
--创建 RDS 对应目标表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_user_info_d (
uid STRING COMMENT '用户ID',
gender STRING COMMENT '性别',
age_range STRING COMMENT '年龄段',
zodiac STRING COMMENT '星座'
)
PARTITIONED BY (
dt STRING
);
4.单击生成表结构，并确认覆盖当前操作。
5.返回建表页面，在基本属性中输入表的中文名。
6.完成设置后，分别单击提交到开发环境和提交到生产环境。
1.配置 oss_ 数据同步节点。
（1）在数据开发页面，双击 oss_ 数据同步节点，进入节点配置页面。
（2）选择数据来源。
数据源：选择 Oss > oss_workshop_log 数据源。
Object前缀：输入 OSS 文件夹的路径，请勿填写 Bucket 的名称。示例为user_log.txt。
文本类型：选择 text 类型。
列分隔符输入列分隔符为 |。
编码格式：默认为 UTF-8 格式。
null 值：表示 null 值的字符串。
压缩格式：包括 None、Gzip、Bzip2 和 Zip 四种类型，此处选择 None。
是否包含表头：默认为 No。
（3）选择数据去向。
数据源：选择 ODPS > odps_first 数据源。
表：选择数据源中的 ods_raw_log_d 表。
分区信息：默认配置为$ {bizdate}.
清理规则：默认为写入前清理已有数据。
空字符串作为 null：此处勾选否。
（4）配置字段映射。
（5）配置通道控制。
（6）单击页面右侧的调度配置，在调度依赖>本节点的输出区域，输入本节点的输出名称为工作空间名称 . ods_raw_log_d。
（7）确认当前节点的配置无误。
（8）关闭当前任务，返回业务流程配置面板。
2.配置 rds_ 数据同步节点。
（1）在数据开发页面，双击 rds_ 数据同步节点，进入节点配置页面。
（4）配置字段映射。
（6）单击页面右侧的调度配置，在调度依赖>本节点的输出区域，输入本节点的输出名称为工作空间名称 .ods_user_info_d。
添加成功后，您可以删除不规范的输出名称。
1. 在数据开发页面，双击相应的业务流程打开编辑页面。
2.选择提交对话框中需要提交的节点，输入备注，勾选忽略输入输出不一致的告警。
3.单击提交，待显示提交成功即可。
2.右键单击 rds_ 数据同步节点，选择查看日志。
当日志中出现如下字样，表示同步节点运行成功，并成功同步数据。
2.右键单击 rds_ 数据同步节点，选择查看日志。
十一、确认数据是否成功导入 MaxCompute
1.在数据开发页面的左侧导航栏，单击临时查询，进入临时查询面板。
2.右键单击临时查询，选择新建节点 >ODPS SQL。
3.编写并执行 SQL 语句，查看导入 ods_raw_log_d和ods_user_info_d 的记录数。
设计业务流程：
业务流程节点间依赖关系的配置请参见采集数据。
双击新建的业务流程打开编辑页面，鼠标单击 ODPS SQL 并拖拽至右侧的编辑页面。在新建节点对话相中，输入节点名称,单击提交。
此处需要新建三个 ODPS SQL 节点，依次命名为 ods_log_info_d、 dw_user_info_all_d 和 rpt_user_info_d，并配置如下图所示的依赖关系。
创建用户自定义函数
1.新建资源。
（1）下载 ip2region.jar.
（2）在数据开发页面打开业务流程，右键单击 MaxCompute，选择新建>资源>JAR。
（3）在新建资源对话框中，输入资源名称，并选择目标文件夹。
（4）单击点击上传，选择已经下载至本地的 ip2region.jar，单击打开。
（5）单击确定。
（6）单击工具栏中的图标。
2.注册函数。
（1）在数据开发页面打开业务流程，右键单击 MaxCompute，选择新建>函数。
（2）在新建函数对话框中，输入函数名称(示例为 getregion)，单击提交。
（3）在注册函数对话框中，配置各项参数。
1.配置 ods_log_info_d 节点。
（1）双击 ods_log_info_d 节点，进入节点配置页面。
（2）在节点编辑页面，编写如下SQL语句。
INSERT OVERWRITE TABLE ods_log_info_d PARTITION (dt=${bdp.system.bizdate})
SELECT ip
, uid
, time
, status
, bytes
, getregion(ip) AS region --使用自定义UDF通过IP得到地域。
, regexp_substr(request, '(^[^ ]+ )') AS method --通过正则把request差分为3个字段。
, regexp_extract(request, '^[^ ]+ (.*) [^ ]+$') AS url
, regexp_substr(request, '([^ ]+$)') AS protocol
, regexp_extract(referer, '^[^/]+://([^/]+){1}') AS referer --通过正则清晰refer，得到更精准的URL。
, CASE
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'android' THEN 'android' --通过agent得到终端信息和访问形式。
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'iphone' THEN 'iphone'
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'ipad' THEN 'ipad'
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'macintosh' THEN 'macintosh'
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'windows phone' THEN 'windows_phone'
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'windows' THEN 'windows_pc'
ELSE 'unknown'
END AS device
, CASE
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE '(bot|spider|crawler|slurp)' THEN 'crawler'
WHEN TOLOWER(agent) RLIKE 'feed'
OR regexp_extract(request, '^[^ ]+ (.*) [^ ]+$') RLIKE 'feed' THEN 'feed'
WHEN TOLOWER(agent) NOT RLIKE '(bot|spider|crawler|feed|slurp)'
AND agent RLIKE '^[Mozilla|Opera]'
AND regexp_extract(request, '^[^ ]+ (.*) [^ ]+$') NOT RLIKE 'feed' THEN 'user'
ELSE 'unknown'
END AS identity
FROM (
SELECT SPLIT(col, '##@@')[0] AS ip
, SPLIT(col, '##@@')[1] AS uid
, SPLIT(col, '##@@')[2] AS time
, SPLIT(col, '##@@')[3] AS request
, SPLIT(col, '##@@')[4] AS status
, SPLIT(col, '##@@')[5] AS bytes
, SPLIT(col, '##@@')[6] AS referer
, SPLIT(col, '##@@')[7] AS agent
FROM ods_raw_log_d
WHERE dt = ${bdp.system.bizdate}
) a;
2.配置 dw_user_info_all_d 节点。
（1）双击 dw_user_info_all_d 节点，进入节点配置页面。
（2）在节点编辑页面，编写如下 SQL 语句。
INSERT OVERWRITE TABLE dw_user_info_all_d PARTITION (dt='${bdp.system.bizdate}')
SELECT COALESCE(a.uid, b.uid) AS uid
, b.gender
, b.age_range
, b.zodiac
, a.region
, a.device
, a.identity
, a.method
, a.url
, a.referer
, a.time
FROM (
SELECT *
FROM ods_log_info_d
WHERE dt = ${bdp.system.bizdate}
) a
LEFT OUTER JOIN (
SELECT *
FROM ods_user_info_d
WHERE dt = ${bdp.system.bizdate}
) b
ON a.uid = b.uid;
3.配置 rpt_user_info_d 节点。
（1）双击 rpt_user_info_d 节点，进入节点配置页面。
INSERT OVERWRITE TABLE rpt_user_info_d PARTITION (dt='${bdp.system.bizdate}')
SELECT uid
, MAX(region)
, MAX(device)
, COUNT(0) AS pv
, MAX(gender)
, MAX(age_range)
, MAX(zodiac)
FROM dw_user_info_all_d
WHERE dt = ${bdp.system.bizdate}
GROUP BY uid;
1、提交业务流程
（1）在业务流程的编辑页面，单击国图标，提交业务流程中已配置完成的节点。
（2）在提交对话框中，选择需要提交的节点，选中忽略输入输出不—致的告警。
（3）单击提交。
2、运行业务流程
（1）在业务流程的编辑页面，验证代码逻辑。
（2）待所有任务运行完成显示绿色箭头后，在左侧导航栏，单击临时查询。
（3）在临时查询面板，右键单击临时查询，选择新建节点 >ODPS SQL。
（4）编写并执行SQL语句，查询任务运行结果，确认数据产出。
3、发布业务流程
提交业务流程后，表示任务已进入开发环境。由于开发环境的任务不会自动调度，您需要发布配置完成的任务至生产环境。
（1）在业务流程的编辑页面，进入发布页面。
（2）选择待发布任务，单击添加到待发布。
（3）单击右上角的待发布列表，进入列表后，单击全部打包发布。
（4）在确认发布对话框中，单击发布。
（5）在左侧导航栏，单击发布包列表，查看发布状态。
4、在生产环境运行任务
（1）任务发布成功后，单击右上角的运维中心。
您也可以进入业务流程的编辑页面，单击工具栏中的前往运维，进入运维中心页面。
（2）在左侧导航栏，单击周期任务运维>周期任务，进入周期任务页面，单击workshop 业务流程。
（3）双击 DAG 图中的虚节点展开业务流程，右键单击 workshop_start 节点，选择补数据>当前节点及下游节点。
（4）选中需要补数据的任务，输入业务日期，单击确定，自动跳转至补数据实例页面。
（5）单击刷新，直至 SQL 任务全部运行成功即可。
配置表 ods_raw_log_d 的监控规则。
1.在已添加的分区表达式模块，单击+，添加分区表达式。
ods_raw_log_d 表的数据来源为 oss_workshop_log，数据是从 OSS 中获取到的日志数据，其分区格式为 ${bdp.system.bizdate}( 获取到前—天的日期)。
对于此类每天产出的日志数据，您可以配置表的分区表达式。在添加分区对话框中，选择 dt=$lyyyymmdd-1]，单击确认。分区表达式的详情请参见基础属性:调度参数。
2.单击创建规则，默认在模板规则对话框。
3.单击添加监控规则，选择规则模板为表行数，固定值，设置规则的强度为强、比较方式为期望值大于 0。
表 ods_raw_log_d 的数据来源于 OSS 上传的日志文件，作为源头表，您需要尽早判断该表的分区中是否存在数据。如果该表没有数据，则需要阻止后续任务运行。如果来源表没有数据，后续任务运行无意义。
配置完成后，单击批量保存。
4.单击试跑,在试跑对话框中，选择调度时间，单击试跑。
试跑可以立即触发数据质量的校验规则，对配置完成的规则进行校检。试跑完成后，单击试跑成功!点击查看试跑结果,即可跳转至试跑结果页面。
5.进行关联调度。
数据质量支持和调度任务关联。在表规则和调度任务绑定后，任务实例运行完成都会触发数据质量的检查。您可以通过以下两种方式进行表规则和任务的关联调度:
（1）在运维中心页面关联表规则
单击左上方的目图标，选择全部产品>运维中心。
在左侧导航栏，单击周期任务运维>周期任务。在 DAG 图中，右键单击 oss_ 数据同步任务，选择配置质量监控。
在配置质量监控对话框中，选择表名 (ods_raw_log_d) 和分区表达式dt=$[yyyymmdd-1])，单击添加。
（2）在数据质量页面关联表规则
在表的监控规则页面，单击关联调度，配置规则与任务的绑定关系。
单击关联调度，可以与已提交到调度的节点任务进行绑定，系统会根据血缘关系给出推荐绑定的任务，也支持自定义绑定。
在关联调度对话框中，输入节点 ID 或节点名称，单击添加。添加完成后，即可完成与调度节点任务的绑定。
6. 订阅任务。
在表的监控规则页面，单击订阅管理，设置接收人以及订阅方式。数据质量支持邮件通知、邮件和短信通知、钉钉群机器人和钉钉群机器人 @ALL。
订阅管理设置完成后，在左侧导航栏，单击我的订阅，查看和修改已订阅的任务。
操作步骤
1. 单击进入默认空间，您也可以使用自己的个人空间。
2. 选择数据源≥新建数据源>云数据库> Maxcompute。
3.输入您的 MaxCompute 项目名称以及您的 AcessKey 信息，数据库地址使用默认地址即可，关于数据库地址详情请参见 Endpoint。
完成填写后，单击连接测试，待显示数据源连通性正常后单击添加即可。
4.找到您刚添加的数据源的 rpt_user_info_d 表，单击创建数据集。
5. 进入数据集列表页，单击您刚刚创建的数据集，对数据集进行编辑。
常见的数据集加工包括:维度、度量的切换、修改维度的类型、增加计算字段、创建层次结构、修改字段的数据类型、更改度量聚合方式、制作关联模型。
6.转换字段的维度类型。完成转换后，您可以根据字段中具体的数值进行过滤筛选。
（1）转换日期字段的维度类型。
右键单击 dt 字段，选择维度类型切换>日期（源数据格式)> yyyyMMdd。
（2）转换地理信息字段的维度类型。
右键单 击 region 字段，选择维度类型切换>地理信息>省/直辖市。转换成功后，在左侧维度栏中会看到亨段前多—个地理位詈图标。
7.制作仪表板。
随着数据的更新，让报表可视化地展现最新数据，这个过程叫制作仪表板。仪表板的制作流程为:确定内容、布局和样式，制作图表，完成动态联动查询。
（1） 单击 rpt_user 数据集后的新建仪表板，选择常规模式，进入仪表板编辑页。
（2）从仪表板空间中向空白区拖 入 1 个指标看板。
选择数据来源为数据集 rpt_user，选择度量为 pv。
（3）制作趋势图:将图表区域内的线图拖拽到左侧画布。参数配置如下，完成之后单击更新:
值轴/度量: pv
类别轴/维度:dt (day)
颜色图例/维度:age_range
过滤器: dt (year)
（4）制作色彩地图:单击图表区域内的色彩地图，并选择数据源来源为数据集rpt_user，选择地理区域/维度为 region、色彩饱和度/度量为 pv，选择完成后单击更新，结果如下。
（5）完成配置后，单击保存及预览，即可看到展示效果。
生成 API：
1.在服务开发页面，鼠标悬停至图标，单击 API> 生成 API。
也可以打开相应的业务流程，右键单击 API，选择新建>生成 API。
2.在生成 API 对话框中，配置各项参数。
3、单击确定。
配置 API：
1. 双击打开 API 的编辑页面，在选择表区域，选择数据源类型、数据源名称和数据表名称。
2.在环境配置区域，设置内存和超时时间。
3.在选择参数区域,设置请求参数和返回参数。
您选择数据表后，选择参数区域会自动显示该表的所有字段。根据自身需求，分别选中相应的字段设为请求参数和设为返回参数，添加至请求参数和返回参数列表中。
如果您需要对字段进行排序，单击相应字段后的添加到字段排序，将其添加至排序字段列表中。
您可以根据数据表中的指定字段对API的返回结果进行排序。当您的排序列表中有多个字段时，序号越小的字段，排序的优先级超高，您可以通过上移和下移操作来调整排序字段的优先级。对于每个排序字段，均可以选择升序或降序的方式进行排序。
4.单击 API 编辑页面右侧的请求参数,配置各项参数。
5.单击 API 编辑页面右侧的返回参数，配置各项参数
测试 API
在 API 的编辑页面,单击右上方的测试。