使用do-while节点实现复杂的数据分析

前提条件

• 已开通MaxCompute服务并创建MaxCompute项目。详情请参见开通MaxCompute服务和创建MaxCompute项目。

• 已开通DataWorks标准版及以上版本。详情请参见DataWorks购买指导及DataWorks各版本详解。

• DataWorks中的工作空间模式为标准模式。详情请参见工作空间模式升级。

• 已在DataWorks的空间中绑定MaxCompute引擎。详情请参见绑定MaxCompute引擎。

数据准备

1. 登录MaxCompute控制台，在左侧导航栏单击数据开发，进入数据开发页面。

2. 在目标业务流程下的MaxCompute > 数据开发下新建ODPS SQL节点。节点命名如：init_test_data。

   

3. 在init_test_data节点中输出以下SQL脚本。

   -- 创建订单表
   CREATE TABLE orders
   (
       id            BIGINT
       ,user_id      BIGINT -- 用户id
       ,order_amount BIGINT -- 订单金额
   )
   PARTITIONED BY 
   (
       ds            STRING -- 下单时间年月日
   )
   ;
   
   --插入订单数据
   INSERT INTO orders PARTITION (ds = '20220901') VALUES (1,1001,500) ,(2,1002,1500);
   INSERT INTO orders PARTITION (ds = '20220905') VALUES (3,1005,260) ,(4,1002,780);
   INSERT INTO orders PARTITION (ds = '20221010') VALUES (5,1003,890) ,(6,1004,240);
   INSERT INTO orders PARTITION (ds = '20221021') VALUES (7,1003,890) ,(8,1004,240);
   INSERT INTO orders PARTITION (ds = '20221025') VALUES (9,1002,260) ,(10,1007,780);
   
   -- 创建订单统计表
   CREATE TABLE orders_stat
   (
       stat_day            STRING -- 统计日期，每月第1天
       ,stat_type          STRING -- 类型
       ,order_total        BIGINT -- 总订单数
       ,order_amount_total BIGINT -- 订单金额
   )
   ;

4. 提交init_test_data节点到生产环境并执行补数据。

   1. 单击当前节点工具栏中的、图标，保存并提交节点。提交节点时，请根据提示输入变更描述，并根据需要选择是否进行代码评审及冒烟测试。

      说明

      • 您需在调度配置中设置节点的重跑属性和依赖的上游节点，才可以提交节点。

      • 开启代码评审后，开发人员提交的节点代码必须通过评审人员的审核才可发布，详情请参见代码评审。

      • 为保障调度节点任务执行符合预期，建议您在发布前对任务进行冒烟测试，详情请参见冒烟测试。

   2. 如果您使用的是标准模式的工作空间，提交成功后，需单击右上方的发布，发布节点。相关介绍请参见标准模式的工作空间、发布任务。

   3. 单击当前节点工具栏右侧的运维，进入运维中心，单击左侧菜单周期任务运维 > 周期任务，进入周期任务页面。在中间的周期任务列表中单击init_test_data，在右侧单击init_test_data并右键单击，在弹出的菜单中单击测试，执行任务测试，以初始化数据。

      

5. 冻结节点。

   说明

   由于本步骤是执行一次性的数据初始化，因为当您成功执行一次本节点后，可将本节点进行暂停（冻结），避免按周期持续执行。

   在节点任务列表中选中本节点，单击下方的操作按钮，在弹出的菜单中单击暂停（冻结）即可。

   

操作步骤

新建do-while节点

1. 进入数据开发页面。

   登录DataWorks控制台，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. 创建do-while节点。

   1. 在数据开发页面，鼠标悬停至图标，单击新建节点 > 通用 > do-while。

      您也可以打开相应的业务流程，右键单击通用，选择新建节点 > do-while。

   2. 在新建节点对话框中，输入节点名称，并选择路径。

   3. 单击确认。

添加Shell节点和ODPS SQL节点

1. 双击do-while节点名称，进入内部节点页面。

2. 删除默认的sql节点。右键单击处于do-while节点中间的sql节点，单击删除节点。在删除对话框中，单击确定。

3. 分别单击左侧MaxCompute > ODPS SQL、通用 > Shell，新建3个ODPS SQL节点和一个Shell节点。

   

   1. 3个ODPS SQL节点命名为：30_day、60_day、90_day。

   2. 1个Shell节点命名为：echo。

4. 设置ODPS SQL节点和Shell节点的上下游关系。通过拖拽连线，设置echo节点的上游为start节点，30_day、60_day、90_day的上游为echo节点，下游为end节点。

   

设置节点代码

1. 设置echo节点代码。此节点用于输出当前循环次数日志。双击echo节点，进入Shell节点的编辑页面，输入以下代码。

   #!/bin/bash
   echo "loop times: ${dag.loopTimes}"

2. 设置30_day节点代码。此节点用于统计2022年每个月第1天的近1个月订单数据。双击30_day节点，进入ODPS SQL节点的编辑页面，输入以下代码。

   INSERT INTO orders_stat
   SELECT  CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01') AS stat_day
           ,'30d' AS stat_type
           ,COUNT(id) AS order_total
           ,nvl(SUM(order_amount),0) AS order_amount_total
   FROM    orders
   WHERE   
   -- 上个月第1天
   ds >= REPLACE(ADD_MONTHS(TO_DATE(CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01'),'yyyyMMdd'),-1),'-','') 
   -- 当月第1天
   AND ds < CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01')
   ;

   以上代码中使用到的DML及函数如下：

   • 插入或覆写数据（INSERT INTO | INSERT OVERWRITE）

   • CONCAT

   • COUNT

   • SUM

   • ADD_MONTHS

   • REPLACE

   • TO_DATE

   • LPAD

   • NVL

3. 设置60_day节点。此节点用于统计2022年每个月第1天的近2个月订单数据。

   INSERT INTO orders_stat
   SELECT  CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01') AS stat_day
           ,'60d' AS stat_type
           ,COUNT(id) AS order_total
           ,nvl(SUM(order_amount),0) AS order_amount_total
   FROM    orders
   WHERE   
   -- 2个月前第1天
   ds >= REPLACE(ADD_MONTHS(TO_DATE(CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01'),'yyyyMMdd'),-2),'-','') 
   -- 当月第1天
   AND ds < CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01')
   ;

4. 设置90_day节点。此节点用于统计2022年每个月第1天的近3个月订单数据。

   INSERT INTO orders_stat
   SELECT  CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01') AS stat_day
           ,'90d' AS stat_type
           ,COUNT(id) AS order_total
           ,nvl(SUM(order_amount),0) AS order_amount_total
   FROM    orders
   WHERE   
   -- 3个月前第1天
   ds >= REPLACE(ADD_MONTHS(TO_DATE(CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01'),'yyyyMMdd'),-3),'-','') 
   -- 当月第1天
   AND ds < CONCAT('2022',LPAD(${dag.loopTimes},2,'0'),'01')
   ;

5. 设置end节点。此节点用于控制何时退出循环。

   1. 双击打开end节点的编辑页面。

   2. 在请选择赋值语言下拉列表中，选中Python。

   3. 输入以下代码，定义do-while节点的结束条件。

      重要

      • do-while节点循环次数上限为128次，即${dag.loopTimes}的最大值为128。

      • do-while节点不支持并发执行。即上次循环完成后才可进入下一次循环。

      if ${dag.loopTimes} < 12:
          print True
      else:
          print False

      ${dag.loopTimes} < 12代表仅循环12次，1次循环统计1个月，即总共统计2022年的12个月的数据。

提交节点

双击do-while节点，在右侧的节点页面进行如下操作：

1. 单击工具栏中的图标。

2. 在提交对话框中，选中需要提交的节点，输入备注。

3. 单击提交。

   如果您使用的是标准模式的工作空间，提交成功后，请单击右上方的发布。具体操作请参见发布任务。

测试节点

do-while节点提交发布流程与普通节点一致，线上执行流程与普通节点一致，但不支持数据开发界面测试。

1. 进入周期任务页面执行补数据。

   1. 单击页面右上方的运维，进入运维中心。

   2. 在左侧导航栏，单击周期任务运维 > 周期任务。

   3. 选中相应的节点，在右侧的DAG图中，右键单击do_while_test节点，在弹出菜单中单击补数据 > 当前节点。

      

      由于本示例中的SQL脚本逻辑不依赖业务日期，因此可直接使用默认的业务日期执行。

      

   4. 进入补数据实例页面，单击任务名称do_while_test，再右键单击右侧DAG图中的任务名称，在弹出的菜单中单击查看运行日志。

      

2. 查看循环节点执行日志。

   1. 在补数据实例页面，在右侧DAG图中的任务名称上右键单击，在弹出的菜单中单击查看内部节点。

      循环节点这类组合节点需要查看内部节点才能看到具体执行日志。

      

      do-while节点的内部循环体分以下三部分：

      • 视图左侧为do-while节点的重跑历史列表，只要do-while实例整体运行一次，历史列表便会产生一条相应的记录。

      • 视图中部为循环记录列表，会列出当前do-while节点共运行多少次循环，以及每次循环的状态。

      • 视图右侧为每次循环的具体信息，单击循环记录列表中的某次循环，即可展示出该循环每个实例的运行情况。

   2. 在内部节点页面，单击左侧的次数，并右键单击相应节点，选中查看运行日志。

3. 查看第N次循环的详细执行日志。

   在内部节点页面，单击左侧的第3次，查看第3次循环echo节点的日志。

   

   由该示例可见，do-while节点的工作流程如下：

   1. 从start节点开始运行。

   2. 按照定义的任务依赖关系依次运行每个任务。

   3. 在end节点中定义循环的结束条件。

   4. 一组任务运行完毕之后，运行end的结束条件语句。

   5. 如果end的判断语句在日志中打印True，则从1开始继续下一个循环。

   6. 如果end的判断语句在日志中打印False，则退出整个循环，do-while节点整体结束。

4. 查看结果表数据。

   新建ODPS SQL节点，执行如下SQL：

   SELECT * FROM orders_stat;

   输出：

   | stat_day | stat_type | order_total | order_amount_total |
   |----------|-----------|-------------|--------------------|
   | 20220101 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220101 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220101 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220201 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220201 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220201 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220301 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220301 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220301 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220401 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220401 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220401 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220501 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220501 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220501 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220601 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220601 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220601 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220701 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220701 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220701 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220801 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220801 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220801 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20220901 | 90d       | 0           | 0                  |
   | 20220901 | 60d       | 0           | 0                  |
   | 20220901 | 30d       | 0           | 0                  |
   | 20221001 | 90d       | 4           | 3040               |
   | 20221001 | 60d       | 4           | 3040               |
   | 20221001 | 30d       | 4           | 3040               |
   | 20221101 | 30d       | 16          | 8860               |
   | 20221101 | 90d       | 20          | 11900              |
   | 20221101 | 60d       | 20          | 11900              |
   | 20221201 | 90d       | 20          | 11900              |
   | 20221201 | 60d       | 16          | 8860               |
   | 20221201 | 30d       | 0           | 0                  |

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