工作流是一种数据处理流程自动化管理工具，它通过可视化拖拽方式整合多种类型的子任务节点，便捷地建立任务上下游关系，加速数据处理流程的搭建，有效提升任务开发效率。
什么是工作流
工作流（Workflow）是 DataWorks 中用于编排和管理数据任务的核心单元。它将多个任务节点（如 SQL、Shell、Python、数据同步、Check等）以 DAG（有向无环图） 的形式进行可视化组织，建立清晰的上下游依赖关系，并统一调度执行，从而构建稳定、可维护的数据管线。此外，工作流之间也可相互编排，支持复杂业务场景的开发。
工作流的本质，是将离散的数据任务整合为结构化、可视化的流程，实现从“管理单个任务”到“管理整条数据生产线”的跃迁。其核心价值体现在以下三个方面：
开发流程的抽象与可视化
将具有依赖关系的节点（如SQL、Shell）封装为面向业务目标的工作流（如“日活分析”），形成清晰的DAG图。这不仅让技术链路一目了然，也让非技术人员理解数据流转逻辑，促进业务与技术对齐。开发与运维的原子化管理
工作流作为变更和操作的最小单元，支持整体提交、发布与运维（如测试、重跑、补数据），避免因局部修改导致的生产异常，保障端到端的一致性与稳定性。组织协作的边界划分
在多团队环境中，工作流明确归属与责任（如交易团队负责交易数据，商品团队负责商品数据），实现权限隔离与问题追溯；同时通过标准化产出，支撑上下游团队高效解耦协作。
工作流类型对比
DataWorks 当前主要推荐使用两类工作流：
周期工作流：按固定时间周期（如小时、天、周等）自动调度运行的工作流，适用于需要定期执行的数据处理场景。它通过配置调度规则定时触发，内部节点的执行受该调度时间控制。
触发式工作流：一种按需执行的工作流，由外部信号（如手动操作、OpenAPI 调用或事件消息）触发，适用于对实时性或外部事件响应有要求的场景。它不依赖固定调度周期，支持手动触发、API 触发和事件触发三种方式。
对比维度 | 周期工作流 | 触发式工作流 | 手动业务流程（不推荐） |
调度方式 | 按调度时间和依赖关系触发 | 手动/事件/API 触发 | 手动运行 |
适用场景 | 日批/小时批/周月批 | 实时处理/按需执行/外部集成 | 临时任务（旧版兼容） |
参数优先级 | 节点 > 工作流 > 工作空间 | 节点 > 工作流 > 工作空间 | 业务流程 > 节点 |
典型案例 | 每天凌晨 T+1 报表 | OSS 文件到达自动处理 | 一次性数据修复 |
触发式工作流在“不绑定触发器”时，也可以作为“手动运行”的工作流使用，用于逐步替代“手动业务流程”。
手动业务流程主要用于兼容旧版数据开发形态，新项目不建议使用。
快速选型指南
通过以下 3 个问题，快速确定适合的工作流类型：
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