DataWorks快速入门_大数据开发治理平台 DataWorks(DataWorks)-阿里云帮助中心

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。本文以DataWorks的部分核心功能为例，指导您使用DataWorks接入数据并进行业务处理、周期调度以及数据可视化。

入门简介

通过本快速入门，您可以快速完成以下操作。

数据同步：通过DataWorks的数据集成模块，创建离线同步任务，将业务数据同步至大数据计算平台（如MaxCompute数仓）。
数据清洗：在DataWorks的数据开发模块中，对业务数据进行处理、分析和挖掘。
数据展示：在DataWorks的数据分析模块中，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。

前提条件

为确保本教程可以顺利进行，推荐使用阿里云主账号或具备AliyunDataWorksFullAccess权限的RAM用户。具体操作，请参见准备阿里云账号（主账号）或准备RAM用户（子账号）。

说明

DataWorks提供了完善的权限管控机制，支持在产品级与模块级对权限进行管控，如果您需要更精细的权限控制，请参见DataWorks权限体系功能概述。

准备工作

创建工作空间并绑定资源组。

本教程以华东2（上海）地域为例，介绍DataWorks快速入门，您需要登录DataWorks管理控制台，切换至华东2（上海）地域，查看该地域是否开通DataWorks。

说明

本教程以华东2（上海）为例，在实际使用中，请根据实际业务数据所在位置确定开通地域：

如果您的业务数据位于阿里云的其他云服务，请选择与其相同的地域。
如果您的业务在本地，需要通过公网访问，请选择与您实际地理位置较近的地域，以降低访问延迟。

如果未开通，单击0元组合购买，通过组合购买，一站式完成DataWorks开通、默认空间创建以及资源组绑定。

新开通DataWorks步骤

配置组合购买页相关参数。

参数	说明	示例
地域	选择需要开通DataWorks的地域。	华东2（上海）
DataWorks	选择需要购买的DataWorks版本。说明本教程以基础版为例，所有版本均可体验本教程所涉及的功能，您可以参考DataWorks各版本支持的功能详情，根据实际业务需要，选择合适的DataWorks版本。	基础版
DataWorks资源组	通过DataWorks进行数据集成、数据开发、数据调度等任务时，需要消耗计算资源，您需要配套购买资源组，以确保后续任务的顺利运行。	付费模式：按量付费资源组名称：自定义专有网络（VPC）、交换机（V-Switch）：选择已有的VPC和交换机。说明如当前地域没有可用的VPC和交换机，请单击参数说明中对应的控制台链接前往创建。VPC和交换机的更多信息，请参见什么是专有网络。服务关联角色：根据页面提示，创建服务关联角色。

勾选服务协议后，单击确认订单并支付，完成后续支付。
说明
完成购买后，系统将自动创建工作空间和资源组，并将资源组绑定至工作空间。
你可以前往DataWorks工作空间列表，切换至华东2（上海）地域，查看已创建的工作空间。

如果已开通，则需要手动创建本次教程使用的工作空间、资源组及资源组绑定操作。

手动创建工作空间、资源组及资源组绑定操作

创建工作空间。
1. 单击DataWorks管理控制台左侧导航栏的工作空间列表，然后单击创建工作空间。
2. 在创建工作空间页面，自定义工作空间名称，然后单击提交。

创建资源组。

单击DataWorks管理控制台左侧导航栏的资源组列表，然后单击新建资源组。

在DataWorks通用资源组（按量付费）页面，配置如下参数。

参数	说明
资源组名称	自定义。
专有网络（VPC）、交换机（V-Switch）	选择已有的VPC和交换机，如当前地域没有，请单击参数说明中对应的控制台链接前往创建。
服务关联角色	根据页面提示，创建DataWorks服务关联角色。

单击立即购买，完成后续支付。

为工作空间绑定资源组。
1. 单击DataWorks管理控制台左侧导航栏的资源组列表，找到已创建的资源组，单击操作列的 > 修改归属空间。
2. 在修改归属空间页面，找到已创建的DataWorks工作空间，单击其操作列的绑定。

为资源组绑定的VPC配置EIP。

本教程使用的电商平台公开测试业务数据需要通过公网获取，而上一步创建的通用型资源组默认不具备公网访问能力，需要为资源组绑定的VPC配置公网NAT网关，添加EIP，使其与公开数据网络打通，从而获取数据。

配置步骤

登录专有网络-公网NAT网关控制台，在顶部菜单栏切换至华东2（上海）地域。

单击创建NAT网关。配置相关参数。

参数	取值
所属地域	华东2（上海）。
所属专有网络	选择资源组绑定的VPC和交换机。您可以前往DataWorks管理控制台，切换地域后，在左侧导航栏单击资源组列表，找到已创建的资源组，然后单击操作列的网络设置，在数据调度 & 数据集成区域查看绑定的专有网络和交换机。VPC和交换机的更多信息，请参见什么是专有网络。
关联交换机
访问模式	VPC全通模式（SNAT）。
弹性公网IP	新购弹性公网IP。
关联角色创建	首次创建NAT网关时，需要创建服务关联角色，请单击创建关联角色。

说明

上表中未说明的参数保持默认值即可。

单击立即购买，勾选服务协议后，单击确认订单，完成购买。

操作步骤

本文以如下场景为例，指导您快速体验DataWorks的相关功能：

假设某一电商平台将商品信息、订单信息存储在MySQL数据库中，需要定期对订单数据进行分析，通过可视化的方式查看每日最畅销商品类目排名表。

步骤一：数据同步

创建数据源。

DataWorks通过创建数据源的方式，接入数据来源和数据去向，因此，本步骤需要分别创建MySQL和MaxCompute两个数据源。

MySQL数据源，用于连接数据来源（存储业务数据的MySQL数据库），为本教程提供原始业务数据。

说明

您无需准备本教程使用的原始业务数据，为方便测试和学习，DataWorks为您提供测试数据集，相关表数据已存储在公网MySQL数据库中，您只需创建MySQL数据源接入即可。

创建MySQL数据源步骤

进入管理中心页面。
登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的管理中心，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入管理中心。
在左侧导航栏单击数据源 > 数据源列表，然后单击新增数据源，选择数据源类型为MySQL数据源。

配置MySQL数据源相关参数。

说明

表中未说明的参数保持默认值即可。
首次新增数据源时，需要完成跨服务授权，请根据页面提示，授权服务关联角色AliyunDIDefaultRole。

参数	描述
数据源名称	本示例为MySQL_Source。
配置模式	选择连接串模式。
连接地址	单击新增地址。主机地址IP：`rm-bp1z69dodhh85z9qa.mysql.rds.aliyuncs.com` 端口号：`3306`。重要本教程提供的数据仅作为阿里云大数据开发治理平台 DataWorks数据应用实操使用，所有数据均为测试数据，并且仅支持在数据集成模块读取数据。
数据库名称	配置为`retail_e_commerce`。
用户名	输入用户名`workshop`。
密码	输入密码`workshop#2017`。

在连接配置区域，找到工作空间已绑定的资源组，单击连通状态列的测试连通性。
说明
如果MySQL数据源连通性测试失败，请检查是否为资源组绑定的VPC配置EIP，MySQL数据源需要资源组具备公网访问能力。
单击完成创建。

MaxCompute数据源，用于连接数据去向（MaxCompute数仓），将MaxCompute数据源绑定至数据开发后，能够为本教程提供数据存储和计算能力。

如果您的项目空间中存在已添加的MaxCompute数据源，则无需进行此步骤。

如果您的项目空间中没有添加MaxCompute数据源，在参考如下步骤创建。

创建MaxCompute数据源步骤

在管理中心左侧导航栏单击数据源 > 数据源列表，然后单击新增数据源，选择数据源类型为MaxCompute数据源。

配置MaxCompute数据源相关参数。

说明

表中未说明的参数保持默认值即可。

参数	描述
数据源名称	本示例为MaxCompute_Source。
数据源创建方式	选择创建MaxCompute项目。
项目名称	自定义。说明 MaxCompute项目名称全局唯一，如后续测试连通性不通过，可能是因为项目名称已存在，请修改项目名称后再试。
计算资源付费类型	选择按量付费。说明如果按量付费不可选，请单击按量付费后的去开通，完成MaxCompute服务的开通。
默认Quota	下拉选择默认已存在的Quota。
默认访问身份	阿里云主账号。

在连接配置区域，找到工作空间已绑定的资源组，单击连通状态列的测试连通性。
说明
MaxCompute项目名称全局唯一，如测试连通性不通过，报错提示为ErrorMessage:[ODPS-0420095: Access Denied - Authorization Failed [4002], You don't exist in project xxx.，是因为项目名称已存在，请修改项目名称后再试。
单击完成创建。

数据开发绑定MaxCompute数据源。
需要先将MaxCompute数据源绑定至数据开发，后续才能在数据开发模块中对MaxCompute的数据进行处理。
1. 在左上角单击 > 全部产品 > 数据开发与运维 > DataStudio（数据开发）。
2. 在左侧导航栏单击数据源（），找到已创建的MaxCompute数据源，单击绑定。
  说明
  如果您的数据开发模块已绑定了MaxCompute数据源，则无需进行此步骤。
创建虚拟节点，用于统筹管理整个电商平台销售数据分析的业务流程。该节点为空跑任务，无须编辑代码。
在左侧导航栏单击数据开发，找到业务流程 > Workflow，然后右键Workflow，选择新建节点 > 通用 > 虚拟节点，自定义节点名称，本教程以Workshop为例。

创建离线同步任务。

本教程使用的测试数据涉及两张表（商品信息源表item_info和订单信息源表trade_order），这两张表存储于MySQL数据源关联的MySQL数据库中，本步骤需要分别创建两个离线同步节点（节点名称以ods_item_info和ods_trade_order为例），用于将item_info表和trade_order表同步至MaxCompute数据源关联的MaxCompute数仓中，然后再进行后续数据开发。

创建ods_item_info离线同步节点

右键Workflow，选择新建节点 > 数据集成 > 离线同步。
在新建节点页面，设置名称为ods_item_info。
配置数据来源为已创建的MySQL数据源，数据去向为已绑定至数据开发的MaxCompute数据源，资源组选择工作空间已绑定的资源组，然后测试连通性都为可连通后，单击下一步。

配置数据来源和数据去向的相关参数。

说明

表中未说明的参数保持默认值即可。

配置区域	参数	ods_item_info离线同步节点取值
数据来源	表	`item_info`
数据去向	表	单击一键生成目标表结构，在新建表窗口中，修改建表语句，将表名修改为`ods_item_info`，然后单击新建表。
通道控制	脏数据策略	配置为不容忍脏数据。

单击离线同步任务配置窗口顶部的保存（），然后单击带参运行（）。
重要
在离线计算场景下，bizdate为业务交易发生的日期，也常被称为业务日期（business date）。例如，今天统计前一天的营业额，此处的前一天，指交易发生的日期，也就是业务日期。带参运行时，自定义参数取值保持默认（当前时间的前一天）即可。
如果您在此时修改了bizdate取值，请在后续本文所有节点涉及带参运行时，同步修改bizdate取值。

创建ods_trade_order离线同步节点

右键Workflow，选择新建节点 > 数据集成 > 离线同步。
在新建节点页面，设置名称为ods_trade_order。
配置数据来源为已创建的MySQL数据源，数据去向为已绑定至数据开发的MaxCompute数据源，资源组选择工作空间已绑定的资源组，然后测试连通性都为可连通后，单击下一步。

配置数据来源和数据去向的相关参数。

说明

表中未说明的参数保持默认值即可。

配置区域	参数	ods_trade_order离线同步节点取值
数据来源	表	`trade_order`
数据去向	表	单击一键生成目标表结构，在新建表窗口中，修改建表语句，将表名修改为`ods_trade_order`，然后单击新建表。
通道控制	脏数据策略	配置为不容忍脏数据。

单击离线同步任务配置窗口顶部的保存（），然后单击带参运行（）。

步骤二：数据清洗

数据已从MySQL同步至MaxCompute后，获得两张数据表（商品信息表ods_item_info和订单信息表ods_trade_order），您可以在DataWorks的数据开发模块对表中数据进行清洗、处理和分析，从而获取每日最畅销商品类目排名表。

说明

运行ODPS节点时，会展示费用预估，由于每一个ODPS节点配置的SQL中同时包括CREATE和INSERT语句，INSERT时，表还未创建，因此可能提示预估费用失败，请忽略此报错，直接运行即可。
DataWorks提供调度参数，可实现代码动态入参，您可在SQL代码中通过${变量名}的方式定义代码中的变量，并在调度配置 > 调度参数处，为该变量赋值。调度参数支持的格式，详情请参见调度参数支持的格式。本示例SQL中使用了调度参数${bizdate}，表示业务日期为前一天。

创建dim_item_info节点。

基于ods_item_info表，处理商品维度数据，产出商品基础信息维度表dim_item_info。

操作步骤

右键Workflow，选择新建节点 > MaxCompute > ODPS SQL，在新建节点页面，设置名称为dim_item_info后，单击确认，配置如下SQL。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_item_info (
    gmt_modified                   STRING COMMENT '商品最后修改日期',
    gmt_create                     STRING COMMENT '商品创建时间',
    item_id                        BIGINT COMMENT '商品数字ID',
    title                          STRING COMMENT '商品标题',
    sub_title                      STRING COMMENT '商品子标题',
    pict_url                       STRING COMMENT '主图URL',
    desc_path                      STRING COMMENT '商品描述的路径',
    item_status                    BIGINT COMMENT '商品状态1：确认通过0：未确认通过',
    last_online_time               DATETIME COMMENT '最近一次开始销售时间，商品上架时间',
    last_offline_time              DATETIME COMMENT '销售结束时间，表示一个销售周期的结束，仅作用于拍卖商品',
    duration                       BIGINT COMMENT '有效期，销售周期，只有两个值，7天或14天',
    reserve_price                  DOUBLE COMMENT '当前价格',
    secure_trade_ordinary_post_fee DOUBLE COMMENT '平邮费用',
    secure_trade_fast_post_fee     DOUBLE COMMENT '快递费用',
    secure_trade_ems_post_fee      DOUBLE COMMENT 'EMS邮费',
    last_online_quantity           BIGINT COMMENT '商品最近一次上架时的库存数量',
    features                       STRING COMMENT '商品特征',
    cate_id                        BIGINT COMMENT '商品叶子类目ID',
    cate_name                      STRING COMMENT '商品叶子类目名称',
    commodity_id                   BIGINT COMMENT '品类ID',
    commodity_name                 STRING COMMENT '品类名称',
    is_virtual                     STRING COMMENT '是否虚拟商品',
    shop_id                        BIGINT COMMENT '商家ID',
    shop_nick                      STRING COMMENT '商家NICK',
    is_deleted                     BIGINT COMMENT '类目是否删除'
)
COMMENT '商品基础信息维度表'
PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd')
LIFECYCLE 365;


-- 插入数据到 dim_item_info 表
INSERT OVERWRITE TABLE dim_item_info PARTITION(pt='${bizdate}')
SELECT
    gmt_create,
    gmt_modified,
    item_id,
    title,
    sub_title,
    pict_url,
    desc_path,
    item_status,
    last_online_time,
    last_offline_time,
    duration,
    cast(reserve_price as DOUBLE),
    cast(secure_trade_ordinary_post_fee as DOUBLE),
    cast(secure_trade_fast_post_fee as DOUBLE),
    cast(secure_trade_ems_post_fee as DOUBLE),
    last_online_quantity,
    features,
    cate_id,
    cate_name,
    commodity_id,
    commodity_name,
    is_virtual,
    shop_id,
    shop_nick,
    is_deleted
FROM ods_item_info
WHERE pt = '${bizdate}';

单击ODPS SQL配置窗口顶部的保存（），然后单击带参运行（）。

创建dwd_trade_order节点。

基于ods_trade_order表，对订单的详细交易数据进行初步清洗、转换和业务逻辑处理，产出交易下单明细事实表dwd_trade_order。

操作步骤

右键Workflow，选择新建节点 > MaxCompute > ODPS SQL，在新建节点页面，设置名称为dwd_trade_order后，单击确认，配置如下SQL。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_trade_order (
    id               BIGINT COMMENT '主键，去重后的最新id',
    gmt_create       DATETIME COMMENT '创建时间',
    gmt_modified     DATETIME COMMENT '修改时间',
    sub_order_id     BIGINT COMMENT '子订单ID',
    parent_order_id  BIGINT COMMENT '父订单ID',
    buyer_id         BIGINT COMMENT '买家数字id',
    buyer_nick       STRING COMMENT '买家昵称，处理空值',
    item_id          BIGINT COMMENT '商品数字id',
    item_price       DECIMAL(38,18) COMMENT '商品价格，单位分',
    buy_amount       BIGINT COMMENT '购买数量',
    biz_type         BIGINT COMMENT '交易类型',
    memo             STRING COMMENT '备注，处理空值',
    pay_status       BIGINT COMMENT '支付状态',
    logistics_status BIGINT COMMENT '物流状态',
    status           BIGINT COMMENT '状态',
    seller_memo      STRING COMMENT '卖家的给交易的备注',
    buyer_memo       STRING COMMENT '买家给交易的备注',
    clean_ip         STRING COMMENT '清洗后的买家IP，过滤无效格式',
    end_time         DATETIME COMMENT '交易结束时间',
    pay_time         DATETIME COMMENT '付款的时间',
    is_sub           BIGINT COMMENT '是否是子订单1表示子订单',
    is_parent        BIGINT COMMENT '是否是父订单1表示父订单',
    shop_id          BIGINT COMMENT '商家id',
    total_fee        DECIMAL(38,18) COMMENT '去除折扣和调整后的子订单费用',
    is_large_order_flag BOOLEAN COMMENT '是否为大额订单标志'
)
COMMENT '交易下单明细事实表，包含初步清洗和业务逻辑处理'
PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd')
LIFECYCLE 365; -- 数据生命周期设置为365天


INSERT OVERWRITE TABLE dwd_trade_order PARTITION(pt='${bizdate}')
SELECT
    MAX(id) AS id, -- 假设使用最新的id作为去重标准
    gmt_create,
    gmt_modified,
    sub_order_id,
    parent_order_id,
    buyer_id,
    COALESCE(buyer_nick, '') AS buyer_nick, -- 处理buyer_nick为空的情况
    item_id,
    item_price,
    buy_amount,
    biz_type,
    COALESCE(memo, '') AS memo, -- 处理memo为空的情况
    pay_status,
    logistics_status,
    status,
    seller_memo,
    buyer_memo,
    CASE 
        WHEN ip LIKE '__.__.__.__' THEN NULL -- 过滤无效IP格式
        ELSE ip 
    END AS clean_ip,
    end_time,
    pay_time,
    is_sub,
    is_parent,
    shop_id,
    total_fee,
    CASE 
        WHEN total_fee >= 10000 THEN TRUE -- 假设大于10000分的订单为大额订单
        ELSE FALSE 
    END AS is_large_order_flag -- 添加业务逻辑标志
FROM (
    SELECT
        *,
        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY buyer_id, item_id, gmt_create ORDER BY id DESC) AS rn -- 用于去重的行号
    FROM ods_trade_order
    WHERE pt = '${bizdate}'
) AS sub_query
WHERE rn = 1 -- 仅保留每个去重组的第一条记录
GROUP BY 
    gmt_create,
    gmt_modified,
    sub_order_id,
    parent_order_id,
    buyer_id,
    buyer_nick,
    item_id,
    item_price,
    buy_amount,
    biz_type,
    memo,
    pay_status,
    logistics_status,
    status,
    seller_memo,
    buyer_memo,
    clean_ip,
    end_time,
    pay_time,
    is_sub,
    is_parent,
    shop_id,
    total_fee,
    is_large_order_flag;

单击ODPS SQL配置窗口顶部的保存（），然后单击带参运行（）。

创建dws_daily_category_sales节点。

基于dwd_trade_order表和dim_item_info表，对DWD层经过清洗和标准化的明细数据进行汇总，产出每日商品类目销售汇总表dws_daily_category_sales。

操作步骤

右键Workflow，选择新建节点 > MaxCompute > ODPS SQL，在新建节点页面，设置名称为dws_daily_category_sales后，单击确认，配置如下SQL。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_daily_category_sales (
    cate_id             BIGINT COMMENT '商品叶子类目ID',
    cate_name           STRING COMMENT '商品叶子类目名称',
    total_sales_amount  DECIMAL(38,18) COMMENT '商品类目总销售额，单位分',
    order_count         BIGINT COMMENT '订单数量'
)
COMMENT '每日商品类目销售汇总表'
PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd')
LIFECYCLE 365;


INSERT OVERWRITE TABLE dws_daily_category_sales PARTITION(pt='${bizdate}')
SELECT
    i.cate_id,
    i.cate_name,
    SUM(t.total_fee) AS total_sales_amount,
    COUNT(DISTINCT t.id) AS order_count
FROM dwd_trade_order t
JOIN dim_item_info i ON t.item_id = i.item_id AND t.pt = i.pt
WHERE t.pt = '${bizdate}'
GROUP BY t.pt, i.cate_id, i.cate_name;

单击ODPS SQL配置窗口顶部的保存（），然后单击带参运行（）。

创建ads_top_selling_categories节点。

基于dws_daily_category_sales表，产出每日最畅销商品类目排名表ads_top_selling_categories。

操作步骤

右键Workflow，选择新建节点 > MaxCompute > ODPS SQL，在新建节点页面，设置名称为ads_top_selling_categories后，单击确认，配置如下SQL。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ads_top_selling_categories (
    rank                BIGINT COMMENT '销量排名',
    cate_id             BIGINT COMMENT '商品叶子类目ID',
    cate_name           STRING COMMENT '商品叶子类目名称',
    total_sales_amount  DECIMAL(38,18) COMMENT '商品类目总销售额，单位分',
    order_count         BIGINT COMMENT '订单数量'
)
COMMENT '每日最畅销商品类目排名表'
PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd');


INSERT OVERWRITE TABLE ads_top_selling_categories PARTITION(pt='${bizdate}')
SELECT
    rank,
    cate_id,
    cate_name,
    total_sales_amount,
    order_count
FROM (
    SELECT
        DENSE_RANK() OVER(ORDER BY total_sales_amount DESC) AS rank,
        cate_id,
        cate_name,
        total_sales_amount,
        order_count
    FROM (
        SELECT
            cate_id,
            cate_name,
            SUM(total_sales_amount) AS total_sales_amount,
            SUM(order_count) AS order_count
        FROM dws_daily_category_sales
        WHERE pt = '${bizdate}'
        GROUP BY cate_id, cate_name
    ) agg_sub
) agg_outer
WHERE rank <= 10;

单击ODPS SQL配置窗口顶部的保存（），然后单击带参运行（）。

步骤三：数据展示

您已经将从MySQL中获取的原始测试数据，经过数据开发处理，汇总于表ads_top_selling_categories中，现在可查询表数据，查看数据分析后的结果。

在左上角单击 > 全部产品 > 数据分析 > SQL查询。
在我的文件后单击 > 新建文件，自定义文件名后单击确定。

在SQL查询页面，配置如下SQL。

SELECT * FROM ads_top_selling_categories WHERE pt=${bizdate};

单击顶部的运行（），根据页面提示，在右上角选择MaxCompute数据源后单击确定，然后在费用预估页面，单击运行。
在查询结果中单击，查看可视化图表结果，您可以单击图表右上角的自定义图表样式。自定义图表样式的更多信息，请参见增强分析（卡片和报告）。
您也可以单击图表右上角保存，将图表保存为卡片，然后在左侧导航栏单击卡片（）查看。

步骤四：周期性调度

通过完成前文操作步骤，您已经获取了前一天各类商品的销售数据，但是，如果需要每天获取最新的销售数据，则可以为数据开发中各任务节点配置周期任务，使其周期性定时执行。

说明

为简化操作，快速入门教程以可视化方式为业务流程配置调度，DataWorks还支持手动精细化配置，各任务节点支持根据SQL自动解析上下游依赖，调度配置的更多信息，请参见任务调度配置。

在左上角单击 > 全部产品 > 数据开发与运维 > DataStudio（数据开发）。
双击业务流程Workflow，在画布中移动各节点位置并按下图拖拽出各节点的上下游依赖关系。
单击右侧流程参数，配置参数名称为bizdate，参数值或表达式为$bizdate，单击保存。
双击虚拟节点（Workshop），配置如下周期调度参数后，单击顶部的保存（）。
说明
其他参数保持默认即可。
切换至Workflow业务流程页签，单击顶部的运行，参数bizdate填写为前一天（例如今天为20240731，则此处填写为20240730），测试所有流程是否均能成功运行。
所有节点均能成功运行后，点击顶部的提交，将流程中所有节点提交至运维中心。
在左上角单击 > 全部产品 > 数据开发与运维 > 运维中心（工作流）。
在周期任务运维 > 周期任务中即可看到已创建的周期任务。
说明
如需展示如下图的所有上下游依赖节点，请右键单击Workshop节点，选择展开子节点 > 四层。

下一步

本教程中各模块的更多操作细节及参数解释，请参见数据集成、数据开发、数据分析和任务调度配置。
除本教程介绍的模块外，DataWorks还支持数据建模、数据质量、数据保护伞、数据服务等多个模块，为您提供一站式数据监控与运维。
您还可以体验更多DataWorks实践教程，具体内容，请参见场景教程。

附录：资源释放与清理

如果您需要释放本次教程所创建的资源，具体操作步骤如下：

停止周期任务。
1. 进入运维中心页面。
  登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的数据建模与开发 > 运维中心，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入运维中心。
2. 在周期任务运维 > 周期任务中，勾选所有之前创建的周期任务，然后在底部单击操作 > 下线节点。
删除数据开发节点并解绑MaxCompute数据源。
1. 进入数据开发页面。
  登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的数据建模与开发 > 数据开发，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入数据开发。
2. 在业务流程 > Workflow中，找到已创建的离线同步节点和ODPS SQL节点，右键选择删除。
3. 在左侧导航栏，单击数据源，找到已绑定的MaxCompute数据源，单击解绑。
删除数据源。
1. 进入管理中心页面。
  登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的管理中心，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入管理中心。
2. 在左侧导航栏单击数据源 > 数据源列表，找到已创建的MySQL数据源和MaxCompute数据源，单击操作列的删除。
删除MaxCompute项目。
登录MaxCompute管理控制台，找到已创建的MaxComput项目，单击操作列的删除，在确认窗口勾选选项后单击确定。
删除公网NAT网关并释放弹性公网IP。
1. 登录专有网络-公网NAT网关控制台，在顶部菜单栏切换至华东2（上海）地域。
2. 找到已创建的公网NAT网关，单击操作列的 > 删除，在确认窗口中，选中强制删除，然后单击确定。
3. 在左侧导航栏单击公网访问 > 弹性公网IP，找到已创建的弹性公网IP，单击操作列的 > 释放，在确认窗口中，单击确定。