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    DataWorks:MaxCompute ノードの作成と管理

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    DataWorks:MaxCompute ノードの作成と管理

    最終更新日:Jun 09, 2026

    DataWorks は、タスク開発向けに複数の MaxCompute ノードタイプと柔軟なスケジューリング設定を提供します。 このトピックでは、MaxCompute ノードを作成および管理する方法について説明します。

    前提条件

    アカウントは、Development または スペースマネージャー ロールでワークスペースに追加されている必要があります。スペースマネージャー ロールには広範な権限があるため、付与する際は注意が必要です。ワークスペースメンバーの追加。

    MaxCompute ノードの作成

    1. DataStudioページに移動します。

      DataWorks コンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[データモデリングと開発] > [DataStudio] を選択します。 表示されるページで、ドロップダウンリストから目的のワークスペースを選択し、[DataStudioに移動] をクリックします。

    2. MaxCompute コンピューティングリソースをワークスペースにバインドし、ワークフローを作成してください。

      Data Studio では、ワークフローはコンピュートエンジン別に開発を整理します。 ノードを作成する前にワークフローを作成してください。

    3. 次の例では、ODPS SQL ノードを使用します。

      1. ワークフローを右クリックし、Create Node > MaxCompute > [ODPS SQL] を選択します。 または、上部のメニューバーでCreateをクリックし、プロンプトに従います。

        重要

        Create Node > MaxCompute > [ODPS SQL] オプションが利用できない場合は、左側のナビゲーションペインで Computing Resource をクリックし、MaxCompute コンピューティングリソースがバインドされていることを確認します。MaxCompute ノードを作成する前に、リソースをバインドしてページを更新します。

      2. ダイアログボックスでノード名を入力して OK をクリックすると、タスク開発および設定用のノードエディターが開きます。

        image.png

    MaxCompute タスクの開発

    サポートされている MaxCompute ノードタイプを次の表に示します。

    説明

    • MaxCompute タスクを実行すると、コスト見積もりが表示されます。 MaxCompute はこのタスク実行に対して課金し、実際の金額は請求書に記載されます。 詳細については、「MaxCompute の課金項目と課金方法」をご参照ください。

    • コスト見積もりのエラーは、通常、テーブルが存在しないか、必要な権限がないことが原因です。 エラーを無視し、ノードの実行時に対応することができます。

    タイプ

    シナリオ

    ガイド

    ODPS SQL

    MaxCompute SQL タスクを開発します。

    ODPS SQL タスクの開発

    [SQL Snippet]

    MaxCompute SQL タスクを開発します。

    複数の SQL プロシージャが類似のロジックを共有しているが、同一または互換性のある構造を持つ異なるテーブルを参照している場合、共通のロジックを SQL スニペットとして抽象化し、入出力テーブルをパラメーター化して再利用できます。

    SQL スニペットの概要

    [PyODPS 3]

    MaxCompute PyODPS タスクを開発します。 PyODPS 3 ノードは Python 3 に基づいています。

    PyODPS 3 タスクの開発

    [PyODPS 2]

    MaxCompute PyODPS タスクを開発します。 PyODPS 2 ノードは Python 2 に基づいています。

    PyODPS 2 タスクの開発

    ODPS Spark

    MaxCompute Spark タスクを開発します。

    ODPS Spark タスクの開発

    [ODPS Script]

    MaxCompute SQL スクリプトタスクを開発します。

    ODPS スクリプトタスクの開発

    ODPS MR

    MaxCompute MapReduce タスクを開発します。

    ODPS MR タスクの開発

    テーブル、リソース、関数の作成

    タスク開発に加えて、DataWorks はテーブル、リソース、および関数もサポートしており、開発効率を向上させます。

    • MaxCompute テーブル機能：DataWorks の GUI を使用して、テーブルを作成、表示、管理します。 詳細については、「MaxCompute テーブルの作成と使用」および「テーブル管理」をご参照ください。

    • MaxCompute の関数とリソースの機能：

      • MaxCompute の組み込み関数は DataWorks で直接利用できます。 詳細については、「組み込み関数の使用」をご参照ください。

      • ユーザー定義関数 (UDF) を MaxCompute リソースとして作成し、関数として登録してタスクで直接使用できます。 詳細については、「MaxCompute リソースの作成と使用」および「ユーザー定義関数の作成と使用」をご参照ください。

      • ローカルのリソースパッケージをアップロードするか、DataWorks で直接リソースを作成できます。

        サポートされているリソースタイプには、テキストファイル、Python コード、圧縮パッケージ (.zip、.tgz、.tar.gz、.tar、.jar) が含まれます。 UDF と MapReduce ジョブは、実行中にこれらのリソースを読み取ることができます。 詳細については、「MaxCompute リソースの作成と使用」をご参照ください。

    次のステップ

    開発後、次の手順に進んでください。

    • スケジューリング設定：定期的に実行されるタスクに対して、再実行設定や依存関係などのスケジューリングプロパティを設定します。 詳細については、「タスクのスケジューリング設定の概要」をご参照ください。

    • タスクデバッグ：ノードコードをテストおよび実行して、そのロジックを検証します。 詳細については、「タスクデバッグプロセス」をご参照ください。

    • タスクデプロイメント：ノードをデプロイして、スケジューリング設定に基づいて定期的に実行します。 詳細については、「タスクのデプロイ」をご参照ください。