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阿里云DataWorks产品使用

article 2024/12/29 3:58:29

大家好，我是 V 哥。DataWorks 是阿里云提供的大数据开发治理平台，它集成了多种大数据引擎，提供了从数据采集、存储、开发、治理到分析和可视化的全生命周期解决方案。以下是对 DataWorks 的详细评测：

任务开发便捷性：
DataWorks 在任务开发方面表现出色，其图形化的开发界面和丰富的组件库极大地简化了开发流程。无论是创建数据同步任务、ETL任务还是数据分析任务，都可以通过简单的拖拽和参数配置完成，无需编写大量的代码，大大提高了开发效率，尤其适合非专业开发人员使用。
任务运行速度：
在处理大规模数据集时，DataWorks 展现出了出色的性能表现。其分布式计算架构和优化的执行引擎能够快速地完成复杂的数据处理任务，确保数据的及时性和可用性。在实际测试中，对于千万级别的数据记录进行复杂的聚合和分析操作，任务执行时间在可接受的范围内，满足了企业对于大数据处理的高效要求。
产品使用门槛：
尽管 DataWorks 在努力降低使用难度，但对于一些没有技术背景的业务人员来说，仍然存在一定的学习曲线。特别是在理解一些数据处理的概念和技术原理时，可能需要花费更多的时间进行学习和实践。建议官方提供更多面向业务人员的培训课程和案例教程，帮助他们更好地掌握产品的使用方法。
功能完整性：
DataWorks 提供了从数据采集、存储、开发、治理到分析和可视化的全生命周期解决方案，各个环节紧密集成，形成了一个完整、高效的数据处理生态系统。相比之下，开源工具虽然在某些特定领域具有优势，但往往需要用户自行整合多个组件才能实现完整的数据处理流程，增加了使用的复杂性和维护成本。商业工具虽然功能也较为全面，但通常价格昂贵，且定制化程度相对较低。
易用性：
DataWorks 的界面设计简洁、直观，操作流程清晰易懂，即使是没有深厚技术背景的用户也能够快速上手。其可视化的任务编排和监控界面，使得数据处理过程一目了然，大大降低了用户的学习成本和操作难度。而开源工具的使用往往需要用户具备一定的技术能力和编程经验，学习曲线较为陡峭。商业工具的操作界面则相对复杂，定制化程度高，不易于初学者使用。
性能表现：
依托阿里云强大的云计算资源和优化的架构设计，DataWorks 在处理大规模数据时展现出了卓越的性能和稳定性。无论是数据的读写速度、计算效率还是任务的执行时间，都能够满足企业对于大数据处理的高性能要求。
开放性与集成度：
DataWorks 具有良好的开放性，能够与多种数据源和其他阿里云服务进行无缝集成，方便用户构建灵活的数据架构和应用场景。同时，它还支持第三方插件的扩展，用户可以根据自己的需求选择合适的插件进行功能增强，进一步提升了产品的灵活性和适用性。

下面来一起使用一下 DataWorks 平台。

DataWorks 产品使用

使用步骤

创建工作空间并绑定资源组：登录 DataWorks 管理控制台，创建工作空间并绑定资源组。

数据同步：创建数据源，接入数据来源和数据去向，创建离线同步任务，将业务数据同步至大数据计算平台。

创建数据源：

数据清洗：在数据开发模块中，对业务数据进行处理、分析和挖掘。

数据展示：在数据分析模块中，将分析结果转化为图表，便于业务人员理解。
周期性调度：为数据同步和数据清洗流程配置周期性调度，使其定时执行。

阿里电商数据集案例

本数据集来源天池阿里移动推荐算法挑战赛，基于阿里巴巴100万条脱敏的商品数据，可以基于各类商品、操作、时间等字段，体验阿里云大数据分析能力。

示例：不同时间段的页面访问次数

本示例基于阿里电商数据集，以4小时为基础将全天时间划分为6个时间段，筛选所有用户行为中的下单行为，统计全天时间段用户最活跃的下单时间并排序。

-- 如果您未开启租户级别Schema语法，需要在运行query前通过session flag的方式设置。
SET odps.namespace.schema = true
;

----本示例可以基于阿里电商数据集统计不同时间段的页面访问次数。
SELECT  CASE    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 0
                    AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 3 THEN '00点-03点'
                WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 4
                    AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 7 THEN '04点-07点'
                WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 8
                    AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 11 THEN '08点-11点'
                WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 12
                    AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 15 THEN '12点-15点'
                WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 16
                    AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 19 THEN '16点-19点'
                WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 20
                    AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 23 THEN '20点-23点'
        END AS 时间段
        ,COUNT(1) AS 页面访问次数
FROM    bigdata_public_dataset.commerce.commerce_ali_e_commerce
WHERE   behavior_type = '1'
GROUP BY 时间段
ORDER BY 时间段 ASC
LIMIT   100
;