DataWorks:Nó de ramificação

Visão geral

Um nó de ramificação avalia parâmetros de saída de nós upstream por meio de operadores de comparação Python e cria múltiplas branches condicionais. Essas branches executam diferentes nós downstream conforme os resultados obtidos.

Pré-requisitos

• Adicione o usuário RAM ao seu workspace.

  Para desenvolver tarefas com um usuário RAM, adicione-o como membro do workspace e atribua a função Develop ou Workspace Administrator. A função Workspace Administrator concede mais permissões do que o necessário; tenha cautela ao atribuí-la. Para mais informações sobre como adicionar membros e atribuir funções, consulte Add members to a workspace.

• Associe um grupo de recursos serverless ao seu workspace. Para mais detalhes, consulte os tópicos no diretório Use serverless resource groups.

• Crie um nó de ramificação antes de configurá-lo. Para mais informações, consulte Create a scheduling workflow node.

Observações de uso

• Os nós de ramificação estão disponíveis apenas no DataWorks Standard Edition ou superior. Para saber mais sobre as edições do DataWorks e como adquiri-las, consulte DataWorks editions.

• Cada nó de ramificação suporta no máximo 50 branches.

• Geralmente, esses nós são utilizados em conjunto com nós de atribuição. Consulte Assignment node para mais detalhes.

• Se as condições de uma branch downstream não forem atendidas, as tarefas dessa branch entrarão em estado de execução simulada (dry run). O log registrará uma mensagem semelhante a It's set condition-skip by task.

• As condições de ramificação não aceitam strings vazias ('') na avaliação. Por exemplo, se a condição for '${tp_code}' != '' e o valor do parâmetro for um espaço em branco, o sistema considerará que "há um valor" (um espaço difere de uma string vazia) e a branch será selecionada. Recomendamos usar um placeholder especial para representar valores vazios. Defina o valor padrão do parâmetro como tp_code='NONE' e configure a condição da branch como '${tp_code}' != 'NONE'.

Etapa 1: Desenvolver o nó de ramificação

1. Acesse a página de configuração do nó de ramificação para definir a lógica de ramificação.

   1. Na página Definition, clique em Add Branch.

   2. Na caixa de diálogo Branch Definition, configure os parâmetros.

      Parâmetro	Descrição
      Condition	As condições de ramificação utilizam operadores de comparação Python. Uma expressão avaliada como true durante a execução atende à condição da branch. Se o sistema não conseguir analisar uma expressão em tempo de execução, toda a instância do nó de ramificação falhará. Use variáveis globais e parâmetros definidos no contexto do nó dentro da condição. Por exemplo, ${input} pode ser um parâmetro de entrada do nó de ramificação.
      Associated Node Output	A saída do nó estabelece dependências para os nós downstream. Se a condição da branch for atendida, o nó downstream dependente da saída vinculada será executado, desde que seus outros nós upstream também permitam. Quando a condição não é atendida, o nó downstream dependente dessa saída não executa. Seu status é definido como Not run because branch condition not met.
      Description	Breve descrição da definição da branch. Você pode, por exemplo, definir duas branches com as condições ${input}==1 e ${input}>2.

2. Configure os nós downstream.

   É possível configurar diversos tipos de nós após um nó de ramificação. Este exemplo utiliza nós MySQL.

   1. Crie dois nós MySQL chamados branch_1 e branch_2 e acesse a página de desenvolvimento de cada um.

   2. No lado direito da página de desenvolvimento do nó MySQL, escolha Scheduling Settings > Scheduling Dependency, clique em Add Dependency, selecione o nó de ramificação upstream e sua saída correspondente e salve a configuração.

3. Após concluir o desenvolvimento do nó de ramificação e dos nós downstream, configure as propriedades de agendamento para habilitar a execução periódica. Para mais informações, consulte Configure scheduling properties for nodes.

Etapa 2: Implantar e gerenciar nós

1. Depois de finalizar as configurações de agendamento, implante os nós no ambiente de produção. Consulte Deploy nodes and workflows para mais detalhes.

2. Uma vez implantadas, as tarefas executam periodicamente conforme o cronograma definido. Acesse Operation and Maintenance Center > Node O&M > Auto Triggered Task O&M > Auto Triggered Task para visualizar as tarefas agendadas implantadas e realizar operações de O&M. Para mais informações, consulte Introduction to Operation Center.

Apêndice: Operadores de comparação Python

Considere que a variável a seja 10 e a variável b seja 20.