如果您的代码或函数中需使用MaxCompute资源文件,则需先创建或上传资源至目标工作空间后再引用。您可通过MaxCompute的SQL命令上传与管理资源,也可使用DataWorks的可视化方式创建。本文为您介绍如何使用DataWorks可视化方式创建资源并在节点中使用,以及基于资源注册函数。

前提条件

  • 工作空间已绑定引擎

    工作空间配置页面绑定MaxCompute引擎后,数据开发(DataStudio)页面才会显示MaxCompute目录。详情请参见创建并管理工作空间

  • 已创建业务流程

    DataWorks使用业务流程存放创建的资源。因此,创建资源前需先创建业务流程。详情请参见创建业务流程

  • 已创建相应节点

    创建的资源需被相应的节点引用。引用前您需根据业务需求创建合适的节点,详情请参见创建ODPS SQL节点

背景信息

DataWorks支持将文本文件、Python代码以及.zip.tgz.tar.gz.tar.jar等压缩包,作为不同类型的资源上传至MaxCompute,在用户自定义函数UDF(User Defined Function)及MapReduce的运行过程中读取、使用。各类型资源的介绍如下:
  • Python:您编写的Python代码,用于注册Python UDF函数。
  • JAR:编译好的Java JAR包,用于运行Java程序。
  • Archive:通过资源名称中的后缀识别该资源为哪种压缩类型。目前支持的压缩文件类型包括.zip.tgz.tar.gz.tar.jar
  • File:File资源仅支持.zip.so.jar类型。
    说明 新建File类型资源时,使用在线编辑方式,可上传不超过500KB的本地资源文件。
创建并使用资源的基本流程如下:
  1. 进入资源创建入口
  2. 创建或上传资源
  3. 提交并发布资源
  4. 查看资源版本并下载
  5. 资源使用:场景一:节点使用资源场景二:使用资源注册函数
此外,您还可使用命令查看资源,或添加引擎资源至DataWorks数据开发进行管理,详情请参见附录一:通过命令查看引擎项目中的资源附录二:添加引擎资源至DataWorks进行管理

使用限制

  • 资源大小

    目前最大可通过DataWorks直接上传200MB的资源。详情请参见MaxCompute资源管理

  • 资源发布
    若您使用的是标准模式的工作空间,则需将资源发布至生产环境,发布后生产环境的项目才会存在该资源。
    说明 不同环境的引擎信息存在差异。请先明确相应环境的引擎信息,该操作将影响您查询对应环境的表、资源等。查看不同环境对应的MaxCompute引擎信息,详情请参见绑定MaxCompute引擎
  • 资源管理

    DataWorks仅支持使用可视化方式,查看与管理通过DataWorks可视化方式上传的资源。若通过其他工具(例如,MaxCompute Studio)添加至MaxCompute引擎的资源,需通过DataWorks的MaxCompute资源功能手动加载至DataWorks,加载后才可在DataWorks查看并进行相关管理操作。详情请参见MaxCompute资源管理

进入资源创建入口

  1. 进入数据开发
    1. 登录DataWorks控制台
    2. 在左侧导航栏,单击工作空间列表
    3. 选择工作空间所在地域后,单击相应工作空间后的数据开发
  2. 进入资源新建入口。
    在数据开发页面的具体业务流程,DataWorks支持通过新建资源或上传已有本地资源两种方式,生成DataWorks中需使用的资源,使用哪种方式请以各类型资源的实际创建界面为准。生成DataWorks资源的入口及步骤如下图。
    说明 若未新建业务流程,请参考创建业务流程新建。
    创建资源

创建或上传资源

DataWorks支持您将本地开发的资源包通过本地上传的方式上传至DataWorks,例如,本地开发的UDF函数,需将其打包上传至DataWorks后再进行函数注册;同时,部分资源类型也支持您直接在DataWorks新建,例如,Python、不超过一定大小的File资源类型。
说明
  • 新创建的资源如果未在MaxCompute(ODPS)客户端上传过,则需勾选上传为ODPS资源,如果该资源已上传至MaxCompute(ODPS)客户端,则需取消勾选上传为ODPS资源,否则上传均会报错。
  • 资源名称无需与上传的文件名称保持一致。

方式一:可视化创建资源

使用DataWorks可视化新建资源的配置如下。您需根据业务需求配置不同类型资源的相关信息。关于DataWorks可视化创建Python资源并注册函数,您可参考使用MaxCompute分析IP来源最佳实践
说明 超过500KB的File文件,请通过方式二:可视化上传本地资源上传至DataWorks并使用。
可视化新建资源

方式二:可视化上传本地资源

使用DataWorks可视化方式上传本地资源的配置如下。您需根据业务需求配置不同类型资源的相关信息。
说明 通过该方式,可上传不超过200M的资源。
上传本地资源

提交并发布资源

资源创建完成后,您需在资源编辑页面,单击工具栏中的提交图标,提交资源至调度开发服务器端。
说明 若生产任务需使用该资源,则还需将该资源发布至生产环境。详情请参见发布任务

查看资源版本并下载

在业务流程下的资源目录,鼠标右键单击目标资源,选择历史版本,即可查看、下载已保存或已提交的资源版本,并对比不同版本的资源变更情况。
说明 版本对比时,至少需选择两个版本进行比对。
版本对比您也可根据需要执行克隆、删除等更多资源相关操作。其中,删除操作仅是删除开发环境对应引擎项目中的该资源。若需删除生产环境下该资源,则需进行任务发布,将资源删除操作发布至生产环境,发布成功后,生产环境该资源才会同步删除。详情请参见发布任务

场景一:节点使用资源

DataWorks资源创建后,需被相应节点引用。节点成功引用资源后会显示@resource_reference{"资源名称"}格式代码。各类型节点显示格式存在差异,请以实际界面为准。例如,PyODPS 2节点显示的样式为##@resource_reference{"资源名称"}
说明 若还未创建节点,请参考创建ODPS SQL节点新建。
引用步骤如下图。资源加载

场景二:使用资源注册函数

使用资源注册函数前,需先参考创建并使用MaxCompute函数新建函数。在函数配置界面,输入已创建的资源名称,如下图所示。
说明 使用资源注册函数前,请确保资源已提交。提交资源,详情请参见提交并发布资源
使用资源注册函数

查看MaxCompute系统自带的函数,详情请参见函数列表

查看在MaxCompute计算引擎中存在的函数、函数的变更历史等操作,详情请参见MaxCompute函数管理

附录一:通过命令查看引擎项目中的资源

常用资源相关操作命令如下表。
命令描述
list resources;查看开发项目中的所有资源。
use 生产项目名称;list resources;查看生产项目中的所有资源。
desc resource <resource_name>;查看指定资源的详细信息。
更多命令操作,详情请参见资源操作

附录二:添加引擎资源至DataWorks进行管理

可通过MaxCompute资源功能,将不超过200MB的MaxCompute引擎资源加载至DataWorks进行可视化管理,详情请参见MaxCompute资源管理。添加后,您可通过DataWorks在线编写Python资源,并使用资源注册函数的方式实现IP来源分析最佳实践,详情请参见使用MaxCompute分析IP来源最佳实践