– 数据集成：支持多种数据源的离线和实时同步
– 数据开发：可视化SQL开发、Shell脚本、Python开发
– 任务调度：强大的工作流调度引擎
– 数据治理：数据质量、数据血缘、数据标准
– 数据服务：快速构建数据API服务
– 安全管理：细粒度的权限控制
– 运维中心：任务监控、告警通知
– 数据资产：数据地图、数据目录
– 协同开发：多人协作、版本管理
– 开放生态：支持开源引擎和自定义插件

DataWorks架构组件：

组件 说明
DataStudio 数据开发工作室，可视化开发环境
DataIntegration 数据集成服务，数据同步
Scheduler 调度系统，任务编排
DataGovernance 数据治理，质量监控
DataService 数据服务，API发布
SecurityCenter 安全中心，权限管理
OperationCenter 运维中心，监控告警
DataAssets 数据资产，数据地图

版本 说明
基础版 免费版，适合个人学习和小团队
标准版 企业版，适合中型企业
专业版 高级版，适合大型企业
企业版 旗舰版，适合超大型企业

版本功能对比：
功能 基础版 标准版 专业版 企业版
数据开发 支持 支持 支持 支持
任务调度 基础 标准 高级 企业级
数据集成 限量 标准 高级 无限
数据治理 无 基础 标准 高级
数据服务 无 基础 标准 高级
安全审计 无 基础 标准 高级

官方访问地址：

DataWorks官网：https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide
控制台地址：https://workbench.data.aliyun.com/
文档中心：https://help.aliyun.com/product/72772.html
API文档：https://help.aliyun.com/document_detail/173534.html
开发者工具：https://developer.aliyun.com/tool

下载DataWorks Studio：
访问：https://help.aliyun.com/document_detail/137930.html

Windows版本：
$ cd /fgeudb/software
$ wget https://dataworks-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/tools/DataWorks-Studio-3.2.0-win-x64.zip

输出示例如下：
–2026-04-04 10:00:00– https://dataworks-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/tools/DataWorks-Studio-3.2.0-win-x64.zip
Resolving dataworks-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com…
Connecting to dataworks-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com… connected.
HTTP request sent, awaiting response… 200 OK
Length: 123456789 (118M) [application/zip]
Saving to: ‘DataWorks-Studio-3.2.0-win-x64.zip’

macOS版本：
$ wget https://dataworks-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/tools/DataWorks-Studio-3.2.0-mac.dmg

Linux版本：
$ wget https://dataworks-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/tools/DataWorks-Studio-3.2.0-linux-x64.tar.gz

解压安装：
$ unzip DataWorks-Studio-3.2.0-win-x64.zip -d /fgeudb/dataworks/

方式二：DataX数据同步工具

下载DataX：
$ cd /fgeudb/software
$ wget https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202303/datax.tar.gz

输出示例如下：
–2026-04-04 10:00:00– https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202303/datax.tar.gz
Length: 456789012 (435M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘datax.tar.gz’

解压安装：
$ tar -zxvf datax.tar.gz -C /fgeudb/

验证安装：
$ cd /fgeudb/datax
$ python bin/datax.py job/job.json

输出示例如下：
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.

2026-04-04 10:05:00.123 [main] INFO Engine – the machine info =>
…
任务启动时刻 : 2026-04-04 10:05:00
任务结束时刻 : 2026-04-04 10:05:01
任务总计耗时 : 1s

方式三：PyODPS Python SDK

安装PyODPS：
$ pip install pyodps

输出示例如下：
Collecting pyodps
Downloading pyodps-0.12.0-cp310-cp310-manylinux.whl (15.6 MB)
…
Successfully installed pyodps-0.12.0

安装DataWorks Python SDK：
$ pip install aliyun-python-sdk-dataworks-public

验证安装：
$ python -c “from odps import ODPS; print(‘PyODPS installed successfully’)”

输出示例如下：
PyODPS installed successfully

方式四：阿里云CLI工具

安装阿里云CLI：
Linux：
$ wget https://aliyuncli.alicdn.com/aliyun-cli-linux-latest-amd64.tgz
$ tar -zxvf aliyun-cli-linux-latest-amd64.tgz -C /usr/local/bin/

macOS：
$ brew install aliyun-cli

Windows：
下载地址：https://aliyuncli.alicdn.com/aliyun-cli-windows-latest-amd64.zip

配置阿里云CLI：
$ aliyun configure

输出示例如下：
Configuring profile ‘default’ in ‘AK’ authenticate mode…
Access Key Id [*********************]: your_access_key_id
Access Key Secret [*********************]: your_access_key_secret
Default Region Id [cn-hangzhou]: cn-hangzhou
Default Output Format [json]: json
Default Language [zh]: zh

验证配置：
$ aliyun dataworks ListProjects –RegionId cn-hangzhou

输出示例如下：
{
“RequestId”: “abc123-def456”,
“ProjectList”: {
“Project”: [
{
“ProjectId”: 12345,
“ProjectName”: “fgedu_project”,
“ProjectStatus”: 1
}
]
}
}

创建阿里云账号：
1. 访问：https://www.aliyun.com/
2. 点击”免费注册”
3. 完成账号注册和实名认证

创建AccessKey：
1. 登录阿里云控制台
2. 点击右上角头像 -> “AccessKey管理”
3. 点击”创建AccessKey”
4. 选择使用方式：
– 使用主账号AccessKey（不推荐）
– 创建RAM子账号AccessKey（推荐）
5. 保存AccessKey ID和AccessKey Secret

创建RAM用户：
1. 访问RAM控制台：https://ram.console.aliyun.com/
2. 点击”用户” -> “创建用户”
3. 填写用户信息：
– 用户名：dataworks_user
– 访问方式：编程访问
4. 授权：
– AliyunDataWorksFullAccess
– AliyunMaxComputeFullAccess
5. 创建AccessKey

步骤2：开通DataWorks服务

开通DataWorks：
1. 访问：https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide
2. 点击”立即购买”
3. 选择规格：
– 版本：标准版/专业版/企业版
– 计算引擎：MaxCompute
– 区域：华东1（杭州）
4. 配置MaxCompute：
– 项目名称：fgedu_project
– 计费模式：按量付费/包年包月
5. 确认订单并支付

创建工作空间：
1. 登录DataWorks控制台
2. 点击”工作空间” -> “创建工作空间”
3. 填写基本信息：
– 工作空间名称：fgedu_workspace
– 模式：标准模式/简单模式
4. 配置计算引擎：
– MaxCompute项目
– 绑定MaxCompute项目
5. 点击”创建工作空间”

步骤3：配置本地开发环境

安装Python环境：
# yum install -y python3 python3-pip

创建虚拟环境：
$ python3 -m venv /fgeudb/dataworks/venv
$ source /fgeudb/dataworks/venv/bin/activate

安装依赖：
(venv) $ pip install pyodps aliyun-python-sdk-dataworks-public pandas

创建配置文件：
$ vi /fgeudb/dataworks/odps_config.py

from odps import ODPS

配置信息：
ACCESS_ID = ‘your_access_key_id’
ACCESS_KEY = ‘your_access_key_secret’
ODPS_ENDPOINT = ‘http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api’
PROJECT = ‘fgedu_project’

创建ODPS连接：
odps = ODPS(ACCESS_ID, ACCESS_KEY, PROJECT, ODPS_ENDPOINT)

测试连接：
$ python /fgeudb/dataworks/odps_config.py

输出示例如下：
Connected to MaxCompute project: fgedu_project

步骤4：配置DataX数据同步

创建同步作业配置：
$ vi /fgeudb/datax/job/mysql_to_odps.json

{
“job”: {
“setting”: {
“speed”: {
“channel”: 3
}
},
“content”: [
{
“reader”: {
“name”: “mysqlreader”,
“parameter”: {
“username”: “root”,
“password”: “password123”,
“column”: [“id”, “name”, “sales_amount”, “sales_date”],
“connection”: [
{
“table”: [“sales_data”],
“jdbcUrl”: [“jdbc:mysql://192.168.1.51:3306/fgedu_db”]
}
]
}
},
“writer”: {
“name”: “odpswriter”,
“parameter”: {
“accessId”: “your_access_key_id”,
“accessKey”: “your_access_key_secret”,
“project”: “fgedu_project”,
“table”: “sales_data”,
“odpsServer”: “http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api”,
“column”: [“id”, “name”, “sales_amount”, “sales_date”],
“partition”: “dt=’20260404′”
}
}
}
]
}
}

执行同步作业：
$ cd /fgeudb/datax
$ python bin/datax.py job/mysql_to_odps.json

输出示例如下：
2026-04-04 10:10:00.123 [job-0] INFO JobContainer – 任务启动时刻 : 2026-04-04 10:10:00
2026-04-04 10:10:05.456 [job-0] INFO JobContainer – 任务结束时刻 : 2026-04-04 10:10:05
2026-04-04 10:10:05.456 [job-0] INFO JobContainer – 任务总计耗时 : 5s
2026-04-04 10:10:05.456 [job-0] INFO JobContainer – 平均流量 : 1.23MB/s
2026-04-04 10:10:05.456 [job-0] INFO JobContainer – 记录写入速度 : 10000rec/s

基础配置：
from odps import ODPS
from odps import options

odps = ODPS(
access_id=’your_access_key_id’,
secret_access_key=’your_access_key_secret’,
project=’fgedu_project’,
endpoint=’http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api’
)

全局配置：
options.sql.settings = {
‘odps.sql.reducer.instances’: 100,
‘odps.sql.joiner.instances’: 100,
‘odps.sql.mapper.split.size’: 256
}

资源配置：
options.lifecycle = 365
options.table.lifecycle = 365

日志配置：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

DataWorks工作流配置

创建工作流：
1. 登录DataWorks控制台
2. 进入DataStudio
3. 点击”新建” -> “业务流程”
4. 输入业务流程名称：sales_analysis
5. 拖拽节点到画布：
– 虚拟节点（开始节点）
– SQL节点
– Shell节点
– 数据集成节点

节点配置示例：
SQL节点配置：
— 节点名称：ods_sales_data
— 调度配置：
— 调度周期：天
— 生效时间：2026-01-01 ~ 2099-12-31
— 重跑属性：支持重跑

SQL内容：
INSERT OVERWRITE TABLE ods_sales_data
SELECT
id,
name,
sales_amount,
sales_date,
DATE_FORMAT(sales_date, ‘yyyyMMdd’) as dt
FROM source_sales_data
WHERE dt = ‘${bizdate}’;

依赖配置：
虚拟节点 -> ods_sales_data -> dwd_sales_detail -> ads_sales_summary

创建ODS层表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_sales_data (
id BIGINT COMMENT ‘ID’,
name STRING COMMENT ‘名称’,
sales_amount DECIMAL(18,2) COMMENT ‘销售金额’,
sales_date DATE COMMENT ‘销售日期’
)
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT ‘日期分区’)
LIFECYCLE 365
COMMENT ‘销售数据ODS层’;

创建DWD层表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_sales_detail (
id BIGINT COMMENT ‘ID’,
name STRING COMMENT ‘名称’,
sales_amount DECIMAL(18,2) COMMENT ‘销售金额’,
sales_date DATE COMMENT ‘销售日期’,
region STRING COMMENT ‘地区’,
product_category STRING COMMENT ‘产品类别’
)
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT ‘日期分区’)
LIFECYCLE 365
COMMENT ‘销售明细DWD层’;

创建ADS层表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ads_sales_summary (
stat_date DATE COMMENT ‘统计日期’,
region STRING COMMENT ‘地区’,
total_sales DECIMAL(18,2) COMMENT ‘销售总额’,
order_count BIGINT COMMENT ‘订单数量’,
avg_sales DECIMAL(18,2) COMMENT ‘平均销售额’
)
LIFECYCLE 365
COMMENT ‘销售汇总ADS层’;

步骤2：数据开发SQL

ODS层数据处理：
INSERT OVERWRITE TABLE ods_sales_data PARTITION(dt=’${bizdate}’)
SELECT
id,
name,
sales_amount,
sales_date
FROM source_sales_data
WHERE dt = ‘${bizdate}’;

DWD层数据处理：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_sales_detail PARTITION(dt=’${bizdate}’)
SELECT
t1.id,
t1.name,
t1.sales_amount,
t1.sales_date,
t2.region,
t3.product_category
FROM ods_sales_data t1
LEFT JOIN dim_region t2 ON t1.region_id = t2.id
LEFT JOIN dim_product t3 ON t1.product_id = t3.id
WHERE t1.dt = ‘${bizdate}’;

ADS层数据汇总：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_sales_summary
SELECT
sales_date as stat_date,
region,
SUM(sales_amount) as total_sales,
COUNT(*) as order_count,
AVG(sales_amount) as avg_sales
FROM dwd_sales_detail
WHERE dt = ‘${bizdate}’
GROUP BY sales_date, region;

步骤3：使用PyODPS开发

PyODPS数据处理：
from odps import ODPS
import pandas as pd

连接MaxCompute：
odps = ODPS(‘access_id’, ‘access_key’, ‘fgedu_project’, ‘endpoint’)

执行SQL：
result = odps.execute_sql(”’
SELECT
region,
SUM(sales_amount) as total_sales
FROM dwd_sales_detail
WHERE dt = ‘20260404’
GROUP BY region
”’)

读取结果：
with result.open_reader() as reader:
for record in reader:
print(record)

转换为DataFrame：
df = result.to_pandas()
print(df.head())

写入数据：
df.to_sql(
‘ads_sales_summary’,
odps,
if_exists=’append’,
index=False
)

验证PyODPS连接：
$ python -c ”
from odps import ODPS
odps = ODPS(‘access_id’, ‘access_key’, ‘fgedu_project’, ‘endpoint’)
print(‘Project:’, odps.project)
print(‘Tables:’, list(odps.list_tables())[:5])
”

输出示例如下：
Project: fgedu_project
Tables: [‘ods_sales_data’, ‘dwd_sales_detail’, ‘ads_sales_summary’]

验证DataX：
$ python /fgeudb/datax/bin/datax.py –help

输出示例如下：
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0.0), From Alibaba !
Usage: datax.py [options] job-configuration-location

验证阿里云CLI：
$ aliyun dataworks GetProject –ProjectId 12345

输出示例如下：
{
“RequestId”: “abc123”,
“Project”: {
“ProjectId”: 12345,
“ProjectName”: “fgedu_project”,
“ProjectStatus”: 1
}
}

功能测试

测试SQL执行：
from odps import ODPS

odps = ODPS(‘access_id’, ‘access_key’, ‘fgedu_project’, ‘endpoint’)

执行测试SQL：
result = odps.execute_sql(‘SELECT COUNT(*) FROM ods_sales_data’)
print(result)

测试数据同步：
$ python /fgeudb/datax/bin/datax.py /fgeudb/datax/job/test_job.json

测试工作流：
1. 登录DataWorks控制台
2. 进入DataStudio
3. 运行测试工作流
4. 验证执行结果

症状：ODPS-0410052: Authorization failed

解决方案：
1. 检查AccessKey是否正确
2. 检查RAM用户权限：
– AliyunDataWorksFullAccess
– AliyunMaxComputeFullAccess
3. 检查项目权限：
在MaxCompute控制台添加用户权限

授权命令：
GRANT Project Read TO USER aliyun$your_ram_user;
GRANT Table Read, Write ON TABLE * TO USER aliyun$your_ram_user;

问题2：数据同步失败

症状：DataX同步任务失败

解决方案：
1. 检查网络连通性：
确保能访问源数据库和MaxCompute

2. 检查配置文件：
验证JSON配置正确

3. 检查数据类型：
确保源和目标类型兼容

4. 查看详细日志：
$ cat /fgeudb/datax/log/job.log

5. 增加并发：
“speed”: {“channel”: 5}

问题3：SQL执行超时

症状：SQL执行时间过长

解决方案：
1. 优化SQL：
– 添加分区过滤
– 减少数据扫描量
– 使用合适的JOIN策略

2. 增加资源：
options.sql.settings = {
‘odps.sql.reducer.instances’: 200,
‘odps.sql.mapper.split.size’: 128
}

3. 使用索引：
创建聚簇表或索引表

4. 分批处理：
将大任务拆分为小任务

DataWorks管理命令

PyODPS常用命令：
from odps import ODPS

创建表：
odps.create_table(‘table_name’, ‘col1 string, col2 bigint’, partition=’pt string’)

删除表：
odps.delete_table(‘table_name’)

列出表：
for table in odps.list_tables():
print(table.name)

执行SQL：
result = odps.execute_sql(‘SELECT * FROM table_name’)

读取数据：
table = odps.get_table(‘table_name’)
with table.open_reader() as reader:
for record in reader:
print(record)

写入数据：
table = odps.get_table(‘table_name’)
with table.open_writer() as writer:
writer.write([[‘value1’, 1], [‘value2’, 2]])

阿里云CLI命令：
列出项目：
$ aliyun dataworks ListProjects –RegionId cn-hangzhou

获取项目详情：
$ aliyun dataworks GetProject –ProjectId 12345

列出工作流：
$ aliyun dataworks ListFiles –ProjectId 12345 –FileFolderPath /

触发调度：
$ aliyun dataworks TriggerNode –NodeId xxx –BizDate 20260404