Tüm Ürünler
Search

Bu Ürün

    DataWorks:Veri geliştirme ve çalıştırma

    Belge Merkezi

    DataWorks:Veri geliştirme ve çalıştırma

    Son Güncelleme:Oct 05, 2026

    DataWorks veri geliştirmede kaynaklar, düğümler, iş akışları, tablolar ve zamanlama ile ilgili sık sorulan sorular ve çözümleri.

    PyODPS'te üçüncü taraf bir paketi nasıl çağırabilirim?

    Zamanlama için özel bir kaynak grubu kullanın. Ayrıntılar için bkz. PyODPS düğümünde üçüncü taraf paketleri çağırma.

    Tablo verilerini sorguladıktan sonra sorgu sonuçlarının indirilip indirilemeyeceğini nasıl kontrol edebilirim?

    İndirmelerin çalışma alanı düzeyinde etkinleştirilmesi gerekir. İndirme seçeneği görünmüyorsa Alibaba Cloud hesabınızla veya çalışma alanı yöneticinizle iletişime geçin. DataWorks konsolunda sol gezinme bölmesinde Workspace Configuration seçeneğine tıklayın. Security Settings bölümünde, sorgu sonuçlarının indirilmesine izin vermek veya engellemek için Download SELECT results anahtarını açın veya kapatın. Anahtar mavi (etkin) olduğunda SELECT sorgu sonuçlarını indirebilirsiniz.

    Bir sorguyu çalıştırdıktan sonra, sonuçların sağ alt köşesinde bir indirme seçeneği belirir. Sonuç sayfasının altındaki araç çubuğunda Download düğmesine tıklayarak verileri indirin.

    Motor sınırlamaları nedeniyle DataWorks arayüzü yalnızca 10.000 satıra kadar indirmeye izin verir.

    10.000 satırdan fazla tablo verisini nasıl indirebilirim?

    MaxCompute Tunnel kullanın. Ayrıntılar için bkz. SQLTask ve Tunnel kullanarak büyük hacimli verileri dışa aktarma.

    DataWorks'te EMR için görsel tablo oluşturma neden "call emr exception" hatasıyla başarısız olur?

    • Olası neden: EMR'yi barındıran ECS kümesinin güvenlik grubunda gerekli kurallar eksiktir. Bir EMR kümesi kaydederken bu hatayı önlemek için aşağıdaki güvenlik grubu ilkesini ekleyin.

      EMR'yi barındıran ECS kümesinin güvenlik grubunda gerekli kurallar eksiktir. Bir EMR kümesi kaydederken bu hatayı önlemek için aşağıdaki güvenlik grubu ilkesini ekleyin.

      • Yetkilendirme ilkesi: Allow

      • Protokol türü: Custom TCP

      • Bağlantı noktası aralığı: 8898/8898

      • Yetkilendirme nesnesi: 100.104.0.0/16

    • Çözüm: EMR'yi barındıran ECS kümesinin güvenlik grubu yapılandırmasını kontrol edin ve yukarıdaki ilkeyi ekleyin.

    Bir düğüm içinde kaynakları nasıl kullanabilirim?

    Hedef kaynak düğümüne sağ tıklayın ve Insert Resource Path seçeneğini seçin.

    ##@resource_reference{"pyodps_packagetest.py"}
import sys
import os
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath('pyodps_packagetest.py'))) # Add the resource to the workspace
import pyodps_packagetest # Reference the resource
pyodps_packagetest.printname() # Call the method

    DataWorks'e yüklenen kaynakları nasıl indirebilirim?

    Hedef kaynak düğümüne sağ tıklayın ve View Historical Versions seçeneğini seçin. Version Information iletişim kutusunda sürüm geçmişi tablosu; sürüm, gönderen, gönderim zamanı, değişiklik türü, durum, açıklamalar ve eylemler sütunlarını içerir. Actions sütununda, o sürüm için kaynak içeriğini görüntülemek üzere Code öğesine tıklayın veya o sürüme geri dönmek için Roll Back öğesine tıklayın. Sürümleri karşılaştırmak için iletişim kutusunun altındaki Compare öğesine tıklayın.

    30 MB'tan büyük kaynakları nasıl yükleyebilirim?

    30 MB'tan büyük kaynakları Tunnel komutları kullanarak yükleyin. Yükledikten sonra, daha fazla kullanım için bunları DataWorks'te MaxCompute kaynakları olarak ekleyin. Ayrıntılar için bkz. odpscmd aracılığıyla yüklenen kaynakları DataWorks'te nasıl kullanabilirim?.

    odpscmd aracılığıyla yüklenen kaynakları DataWorks'te nasıl kullanabilirim?

    odpscmd aracılığıyla yüklenen kaynaklar, DataStudio'da MaxCompute kaynakları altında listelenir. DataStudio'daki sol gezinme bölmesinde MaxCompute Resources seçeneğine tıklayarak mevcut çalışma alanındaki tüm MaxCompute kaynaklarını görüntüleyin. Hedef kaynağı seçin ve iş akışınıza dahil etmek için sağ taraftaki ayrıntılar panelinde Add to Data Development seçeneğine tıklayın.

    Yerel olarak geliştirdiğim bir JAR dosyasını DataWorks'te nasıl yükler ve çalıştırırım?

    JAR dosyanızı veri geliştirme arayüzünde bir kaynak olarak yükleyin. Bir düğümde buna referans vermek için kaynak düğümüne sağ tıklayın ve Insert Resource Path seçeneğini seçin (bu, düğümün üstüne bir açıklama satırı ekler). Ardından JAR'ı kaynak adına göre çalıştırın. DataStudio'da soldaki dosya ağacında Resources öğesini genişletin, sağ tıklayın ve bir JAR kaynağı oluşturmak için New > JAR seçeneklerini belirleyin. Upload Resource panelinde yükleme simgesine tıklayın ve yerel JAR dosyanızı seçin (örneğin, ip2region.jar). Kaynağı MaxCompute'a (ODPS) senkronize etmek için Upload as ODPS Resource seçeneğini işaretleyin. Çalışma zamanında resource not found hatasını önlemek için Upload öğesine tıkladıktan sonra kaynağı gönderin ve yayınlayın.

    Örnek: Bir Shell düğümünde ##@resource_reference{"test.jar"} java -jar test.jar kullanın.

    DataWorks'te MaxCompute tablo kaynaklarını nasıl kullanabilirim?

    DataWorks, grafiksel arayüz üzerinden MaxCompute tablo kaynaklarının yüklenmesini desteklemez. Tablo kaynaklarına nasıl referans verileceği için MaxCompute UDF örneği: Tablo kaynaklarına referans verme konusuna bakın. DataWorks'te MaxCompute tablo kaynaklarını kullanmak için şu adımları izleyin:

    1. MaxCompute'ta, aşağıdaki SQL ifadesini kullanarak tabloyu bir tablo kaynağı olarak ekleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Kaynak Ekleme.

      add table <table_name> [partition (<spec>)] [as <alias>] [comment '<comment>'][-f];

    2. DataStudio'da, MaxCompute'ta eklenen tablo kaynağını gezmek ve erişmek için get_cache_table.py adlı bir Python kaynağı oluşturun. Python kodu için bkz. Kod geliştirme.

    1. DataWorks Veri Geliştirme sayfasında yeni bir işlev oluşturun. Bu örnekte işlevin adı table_udf olarak belirlenmiştir.

      Aşağıdaki alanları doldurun:

      • Class Name: get_cache_table.DistCacheTableExample

      • Resources: Açılır menüden get_cache_table.py Python dosyasını seçin. Tablo kaynağını Script Mode modunda ekleyin.

    2. İşlevi kaydettikten sonra, test verilerini hazırlamak ve kayıtlı işlevi çağırmak için kullanım örneğini izleyin.

    DataWorks'te bir görev gönderirken "No default or available resource group is configured." hatası alıyorum. Bir kaynak grubunu nasıl yapılandırabilirim?

    Bunu çözmek için düğüm düzenleme sayfasının sağ tarafındaki Scheduling Settings bölümüne gidin. Resource Group for Scheduling öğesini bulun ve açılır menüden istediğiniz kaynak grubunu seçin. Uygun bir kaynak grubu görünmüyorsa, aşağıdaki gibi bir kaynak grubunu çalışma alanınıza bağlayın.

    1. DataWorks Yönetim Konsolu üzerinde oturum açın. Bölgeleri değiştirdikten sonra sol gezinme bölmesindeki Resource Group seçeneğine tıklayarak Resource Groups sayfasını açın.

    2. Kaynak Grupları Listesi sayfasında oluşturduğunuz kaynak grubunu bulun ve Actions sütunundaki Associate Workspace seçeneğine tıklayın.

    3. Associate Workspace sayfasında DataWorks çalışma alanınızı bulun ve Actions sütunundaki Associate seçeneğine tıklayın.

    Bu adımları tamamladıktan sonra düğüm düzenleme sayfasına dönün. Sağ taraftaki Scheduling Settings bölümünde açılır menüden istediğiniz zamanlama kaynak grubunu seçin.

    Bir Python kaynağı başka bir Python kaynağını çağırabilir mi?

    Evet. Bir Python kaynağı, aynı çalışma alanı içindeki başka bir Python kaynağını çağırabilir.

    PyODPS, üçüncü taraf paketleri kullanmak için kullanıcı tanımlı işlevlerin çağrılmasını destekler mi?

    Evet. PyODPS, bir DataFrame'in map yöntemi aracılığıyla test işlevini kullanmanın yanı sıra, üçüncü taraf paketleri içe aktarmak için kullanıcı tanımlı işlevleri doğrudan çağırmayı da destekler. Daha fazla bilgi için bkz. PyODPS'te üçüncü taraf paketleri kullanma.

    PyODPS 3'te bir Pickle dosyasını çağırırken _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\xef hatası alıyorum

    Kodunuz özel karakterler içeriyorsa, yüklemeden önce bunu bir ZIP dosyasında sıkıştırın. Ardından kodunuzda sıkıştırmayı açın ve kullanın.

    MaxCompute kaynaklarını nasıl silebilirim?

    Bir kaynağı oluşturduktan sonra silebilirsiniz. Temel modda, kaynağa sağ tıklayıp doğrudan silebilirsiniz. Standart modda, önce kaynağı geliştirme ortamından silin, ardından üretimden kaldırmak için silme işlemini yayınlayın. Aşağıdaki örnek, bir kaynağın üretimden nasıl silineceğini göstermektedir.

    Not

    Standart modda geliştirme ve üretim ortamları ayrıdır. DataStudio'da bir kaynağı silmek, onu yalnızca geliştirme ortamından kaldırır. Üretimden silmek için silme işlemini yayınlamanız gerekir.

    1. Kaynağı geliştirme ortamından silin. İlgili iş akışı altında MaxCompute > Resource yoluna gidin. Silinecek kaynağa sağ tıklayın ve Delete seçeneğine tıklayın. Onay iletişim kutusunda Confirm seçeneğine tıklayın.

    2. Kaynağı üretim ortamından silin. Geliştirme ortamında bir kaynağı silmek, bekleyen bir dağıtım kaydı oluşturur. Kaynak, yalnızca bu kayıt dağıtıldıktan sonra üretimden kaldırılır. DataStudio sayfasının sağ üst köşesindeki DataStudio seçeneğine tıklayın, değişiklik türünü Unpublish olarak filtreleyin, dağıtım paketini bulun, Actions seçeneğine tıklayın ve ardından Deploy seçeneğine tıklayın. Açılan sayfada dağıtımı tamamlamak ve kaynağı üretimden kaldırmak için Deploy seçeneğine tıklayın.

    EMR kümesinde Kerberos'u etkinleştirdikten sonra, EMR Spark düğümünde YARN-Cluster modunda spark-submit çalıştırdığımda neden "DlfMetaStoreClientFactory not found" hatası alıyorum?DlfMetaStoreClientFactory not found?

    • Hata ayrıntıları: Class com.aliyun.datalake.metastore.hive2.DlfMetaStoreClientFactory not found?

    • Neden: Bir EMR kümesinde Kerberos'u etkinleştirdikten sonra, YARN-Cluster modundaki Sürücünün sınıf yolu belirtilen dizinlerdeki JAR dosyalarını otomatik olarak içermez ve bu durum Spark görevlerinin başarısız olmasına neden olur. Ayrıntılar için bkz. EMR on ECS SSS.

    • Çözüm: DLF ile ilgili paketleri aşağıdaki gibi manuel olarak belirtin:

      • EMR kümesinde Kerberos'u etkinleştirdikten sonra, spark-submit kullanarak YARN-Cluster modunda bir görev gönderirken --jars parametresini ekleyin. Uygulamanızın bağımlılıklarıyla birlikte /opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2 dizinindeki tüm JAR dosyalarını dahil edin.

        EMR Spark için YARN-Cluster modunda, aşağıda gösterildiği gibi DLF ile ilgili paketleri manuel olarak belirtin.

        Önemli

        YARN-Cluster modunda, --jars parametresindeki tüm bağımlılıklar virgülle ayrılmalıdır. Dizin yolları desteklenmez.

        spark-submit --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn  --jars /opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2/aliyun-java-sdk-dlf-shaded-0.2.9.jar,/opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2/metastore-client-common-0.2.22.jar,/opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2/metastore-client-hive2-0.2.22.jar,/opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2/metastore-client-hive-common-0.2.22.jar,/opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2/shims-package-0.2.22.jar /opt/apps/SPARK3/spark3-current/examples/jars/spark-examples_2.12-3.4.2.jar

      • DLF ile ilgili paketleri manuel olarak belirtirken, DLF ve OSS'e erişim izni olan AccessKey bilgilerini yapılandırın. Aksi takdirde, aşağıdakilerden biri gibi bir STS kimlik doğrulama hatası ile karşılaşabilirsiniz:

        • Process Output>>> java.io.IOException: Response{protocol=http/1.1, code=403, message=Forbidden, url=http://xxx.xxx.xxx.xxx/latest/meta-data/Ram/security-credentials/}

        • at com.aliyun.datalake.metastore.common.STSHelper.getEMRSTSToken(STSHelper.java:82)

        At the task level, add the following parameters in Advanced Configuration on the right side of the node (to apply globally, configure these as Spark global parameters in cluster service settings):
"spark.hadoop.dlf.catalog.akMode":"MANUAL",
"spark.hadoop.dlf.catalog.accessKeyId":"xxxxxxx",
"spark.hadoop.dlf.catalog.accessKeySecret":"xxxxxxxxx"

    Silinen bir düğümü nasıl geri yükleyebilirim?

    Bir düğümü sildikten sonra, onu geri dönüşüm kutusundan geri yükleyin. DataStudio'da sol gezinme bölmesinde Recycle Bin seçeneğine tıklayın. Silinen düğümler listesinde hedef düğüme sağ tıklayın ve Restore seçeneğini belirleyin.

    Bir düğümün sürümünü nasıl görüntüleyebilirim?

    Düğüm yapılandırma arayüzünü açın ve sürüm geçmişini görüntülemek için sağ taraftaki Versions sekmesine tıklayın.

    Önemli

    Sürümler yalnızca gönderildikten sonra oluşturulur.

    Sürüm listesi; dosya kimliği, sürüm numarası, gönderen ve gönderim zamanını içerir. Actions sütununda, belirli bir sürümün kodunu görüntülemek için Code öğesine tıklayın veya o sürüme geri dönmek için Roll Back öğesine tıklayın. Farklarını görmek için herhangi iki sürümü seçin ve alt kısımdaki Compare seçeneğine tıklayın.

    Bir iş akışını nasıl klonlayabilirim?

    Düğüm grubu özelliğini kullanın. Ayrıntılar için bkz. Düğüm gruplarını kullanma.

    Bir çalışma alanından düğüm kodunu nasıl dışa aktarabilirim?

    Geçiş Asistanı özelliğini kullanın. Ayrıntılar için bkz. Geçiş Asistanı.

    Bir iş akışı düğümünün gönderim durumunu nasıl kontrol edebilirim?

    DataStudio > Workflow seçeneğini belirleyin ve tüm düğümlerin durumunu görüntülemek için ilgili İş Süreci listesini genişletin. Düğüm adının solunda icon simgesi görünüyorsa düğüm gönderilmiştir. Simge görünmüyorsa düğüm gönderilmemiştir.

    Bir iş akışı birden fazla düğüm içerdiğinde, bunların zamanlama bilgilerini toplu olarak yapılandırabilir miyim?

    DataWorks, iş akışı düzeyinde zamanlama bilgilerinin yapılandırılmasını desteklemez. Her düğümü tek tek yapılandırmanız gerekir.

    Bir düğüm silinirse örnekleri etkilenir mi?

    Zamanlama sistemi, görevin zaman niteliklerine göre her gün bir veya daha fazla örnek oluşturur. Bir süre çalıştıktan sonra bir görevi silerseniz, mevcut örnekler kalır. Görev silindikten sonra bir örnek tetiklenirse, kod artık olmadığından başarısız olur.

    Bir düğüm görevini değiştirip üretim ortamına yayınladıktan sonra, üretimdeki önceki hatalı düğümün üzerine yazar mı?

    Hayır. Önceki düğüm örneklerinin üzerine yazılmaz. Çalıştırılmamış örnekler en son kodu kullanır. Zamanlama parametreleri değişirse, örnekleri yeniden oluşturup çalıştırmanız gerekir.

    Yeni oluşturulan bir tabloyu nasıl görselleştirebilirim?

    Tabloları Veri Geliştirme, Tablo Yönetimi veya iş akışları içindeki tablo kapsayıcılarında oluşturabilirsiniz. DataStudio'da sol gezinme bölmesinde Table Management seçeneğine tıklayın, ardından üst araç çubuğundaki New Table seçeneğine tıklayın. Sağ taraftaki ayrıntılar panelinde tablo adını, MaxCompute motor örneğini ve tablo kaynağını yapılandırın. Temel Özellikler bölümünde Çince ad, birinci düzey kategori, ikinci düzey kategori ve açıklama bulunur. Fiziksel Model Tasarımı'nda bölüm türünü, yaşam döngüsünü, düzeyi, fiziksel sınıflandırmayı ve tablo türünü (dahili/yabancı tablo) ayarlayın. Panelin üst kısmındaki düğmeleri (DDL Mode, Load from Development Environment, Submit to Development Environment, Load from Production Environment, Submit to Production Environment) kullanarak tablo dağıtımını yönetin. Dizindeki bir tabloya sağ tıklayarak Rename Table, Import Data veya Delete Table gibi işlemleri gerçekleştirin.

    Bir üretim tablosuna alanları nasıl ekleyebilirim?

    Bir Alibaba Cloud hesabı, Table Management sayfasında bir üretim tablosuna alan ekleyebilir ve değişiklikleri üretime gönderebilir.

    Bir RAM kullanıcısının, Table Management sayfasında bir üretim tablosuna alan eklemesi ve değişiklikleri üretime göndermesi için O&M veya proje yöneticisi rolüne sahip olması gerekir.

    Bir tabloyu nasıl silebilirim?

    Bir geliştirme tablosunu silmek için bunu veri geliştirme arayüzünde yapın.

    Bir üretim tablosunu silmek için:

    • Veri Haritası'ndaki My Data bölümünden silin.

    • Bir ODPS SQL düğümü oluşturun, bir DROP ifadesi girin ve çalıştırın. ODPS SQL düğümleri oluşturma hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. ODPS SQL görevleri geliştirme. DROP sözdizimi için bkz. Tablo işlemleri.

    My Data sayfasında hedef tabloyu seçin ve tek bir tabloyu silmek için Actions sütunundaki Delete seçeneğine tıklayın. Birden çok tabloyu silmek için bunları seçin ve sayfanın altındaki Batch Delete seçeneğine tıklayın.

    Yerel verileri bir MaxCompute tablosuna nasıl yükleyebilirim?

    DataStudio'da yerel verileri yüklemek için tablo içe aktarma özelliğini kullanın. Araç çubuğundaki Import simgesine tıklayarak Data Import Wizard iletişim kutusunu açın. Select Data Import Method seçeneğini Upload Local File, File Format seçeneğini CSV olarak ayarlayın, yerel CSV dosyanızı seçmek için Browse... seçeneğine tıklayın (yalnızca .csv dosyaları desteklenir), Select Separator seçeneğini Comma, Source Character Set seçeneğini GBK, Import Starting Row seçeneğini 1 olarak ayarlayın ve First Row as Header seçeneğini işaretleyin.

    Bir EMR kümesinde tablo oluşturma başarısız oluyor ve arayüzde call emr exception? gösteriliyor

    • EMR'yi barındıran ECS kümesinin güvenlik grubunda gerekli kurallar eksiktir. Bir EMR kümesi kaydederken bu hatayı önlemek için aşağıdaki güvenlik grubu ilkesini ekleyin.

      • Yetkilendirme ilkesi: Allow

      • Protokol türü: Custom TCP

      • Bağlantı noktası aralığı: 8898/8898

      • Yetkilendirme nesnesi: 100.104.0.0/16

    • Çözüm:

      EMR'yi barındıran ECS kümesinin güvenlik grubu yapılandırmasını kontrol edin ve yukarıdaki ilkeyi ekleyin.

    Geliştirme ortamından üretim ortamı verilerine nasıl erişebilirim?

    Standart modda, üretim verilerini project_name.table_name kullanarak sorgulayın.

    Temel moddan standart moda yükseltme yaptıysanız, project_name.table_name kullanarak üretim verilerini sorgulamadan önce üretici rolü izinlerini isteyin. İzin isteme hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Tablo izinleri isteme.

    Veri geliştirme arayüzünde geçmiş çalıştırma günlüklerini nasıl elde edebilirim?

    Veri geliştirme arayüzünde, geçmiş çalıştırma günlüklerini görüntülemek için sol kenar çubuğundaki Runtime Logs modülünü bulun.

    Veri geliştirme çalıştırma geçmişi ne kadar süreyle saklanır?

    Varsayılan olarak, veri geliştirme arayüzündeki çalıştırma geçmişleri 3 gün boyunca saklanır.

    Not

    Üretim O&M merkezindeki günlük ve örnek saklama süreleri için bkz. Günlükler ve örnekler ne kadar süreyle saklanır?.

    Düğümlerin, kaynakların, işlevlerin ve diğer nesnelerin özelliklerini toplu olarak nasıl değiştirebilirim?

    DataStudio arayüzünde, düğümleri, kaynakları ve işlevleri toplu olarak değiştirmek için sol taraftaki araç çubuğundaki Batch Operation seçeneğine tıklayın. Değişiklikleri yaptıktan sonra, bunları toplu olarak gönderin ve değişiklikleri üretime uygulamak için görev yayınlama arayüzünde yayınlayın.

    Toplu işlem arayüzünde hedef düğümleri seçin. Alt kısımdaki eylem çubuğu Submit, Change Owner ve Change Engine Instance düğmelerini sağlar. Ek eylemlere erişmek için More seçeneğine tıklayın: Change Scheduling Resource Group, Change Rerun Properties, Change Scheduling Type, Change Scheduling Cycle, Change Timeout Period ve Delete. Geçmiş toplu işlemleri görüntülemek için sağ üst köşedeki Operation History seçeneğine tıklayın.

    Veri geliştirme sayfasında bir iş akışı altındaki düğümlerin kullandığı zamanlama kaynak grubunu toplu olarak nasıl değiştirebilirim?

    DataStudio'da, bir iş akışının Resource Group Orchestration sekmesine giderek tüm düğümler için zamanlama kaynak grubunu toplu olarak değiştirebilirsiniz. Değişiklikleri yaptıktan sonra Submit seçeneğine tıklayın ve ardından değişiklikleri üretime uygulamak için görev yayınlama arayüzünde yayınlayın. Düğümleri türe göre (Veri Entegrasyonu, MaxCompute, Hologres vb.) filtrelemek için soldaki gezinme ağacını kullanın. Sağ üst bölüm, Shared Resource Groups for Scheduling ve Exclusive Resource Groups için yapılandırma alanlarını gösterir. Aşağıdaki düğüm listesi, düğüm adına, düğüm türüne, motor türüne, motor örneğine veya sahibine göre filtrelemenize olanak tanır. Değiştirilecek düğümleri seçin ve değişikliği uygulamak için alt kısımdaki Switch Resource Group seçeneğine tıklayın.

    Power BI'yi MaxCompute'a bağlarken bir hata ile karşılaşıyorum. Bunu nasıl çözebilirim?

    MaxCompute, Power BI bağlantılarını desteklemez. Bunun yerine Hologres kullanmanızı öneririz. Ayrıntılar için bkz. Uç noktalar.

    OpenAPI çağrısı access is forbidden. Please first activate DataWorks Enterprise Edition or Flagship Edition hatasıyla başarısız oluyor

    OpenAPI, DataWorks Enterprise Edition veya daha yüksek bir sürüm gerektirir. Ayrıntılar için bkz. DataWorks OpenAPI'ye genel bakış.

    Python SDK kullanım örneklerini nasıl elde edebilirim?

    İlgili API sayfasında, Python SDK örneklerini görüntülemek için Debug seçeneğine tıklayın.

    Görevim bir örnek kimliği olmadan çalışıyor. ODPS hızlandırma modunu nasıl devre dışı bırakabilirim?

    Bir örnek kimliği elde etmek için hızlandırma modunu devre dışı bırakın.

    Not

    DataWorks yalnızca 10.000 satırın indirilmesini destekler. Daha fazlası için bir örnek kimliği gerektiren Tunnel kullanın.

    Task submitted successfully
Task running...
Task running...
Task running...
Task running...
Congratulations! Your task was selected to run in MaxCompute Query Acceleration mode
SQL executed successfully in MaxCompute Query Acceleration mode
SQL: SELECT a.real_name...

    Görevi çalıştırırken, ODPS SQL düğüm düzenleyicide set odps.mcqa.disable=true; ekleyin (SELECT ifadelerinizle birlikte çalıştırın).

    Hata: [202:ERROR_GROUP_NOT_ENABLE]:group is not available

    Görev yürütme sırasında şu hatayı alırsınız: Job Submit Failed! submit job failed directly! Caused by: execute task failed, exception: [202:ERROR_GROUP_NOT_ENABLE]:group is not available.

    Olası neden: Bağlı kaynak grubu kullanılamıyor.

    Çözüm: DataWorks konsolunda oturum açın. Sol gezinme bölmesinde Resource Groups seçeneğine tıklayın. Kaynak grubunuzu bulun ve Status değerinin Running olup olmadığını kontrol edin. Değilse, kaynak grubunu yeniden başlatın veya başka bir kullanılabilir kaynak grubu kullanın.