问题一：DataWorks数据地图查询表格时，默认数据源是oracle怎么办？
DataWorks数据地图查询表格时，默认数据源是oracle怎么办？
参考回答：
如果 DataWorks 默认的数据源是 Oracle，并且您想将它改为其他类型的数据源，可以按照以下步骤操作：
- 登录 DataWorks 控制台。
- 选择要操作的项目，然后单击进入。
- 单击左侧菜单栏上的“开发”选项卡，然后单击“数据开发”。
- 单击左侧菜单栏上的“数据地图”选项卡。
- 单击要更改的数据源，并单击“配置”按钮。
- 单击“设置”选项卡，然后单击“更改数据源”。
- 选择新的数据源并单击“确定”。
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问题二：DataWorks定义了个分支节点，在满足a不满足b的情况下 为什么节点d不跳过而是被执行了呢？
DataWorks定义了个分支节点，一共两个分支a，b，b分支下又创建了一个分支节点c，然后对下面的分支做了归并并在归并节点下创建了节点d 然后后续对a和d做了归并，在满足a不满足b的情况下 为什么节点d不跳过而是被执行了呢？
参考回答：
归并节点是DataStudio中提供的逻辑控制系列节点中的一类，可以对上游节点的运行状态进行归并，用于解决分支节点下游节点的依赖挂载和运行触发问题。目前归并节点的逻辑定义不支持选择节点运行状态，仅支持将分支节点的多个下游节点归并为运行成功的状态，以便下游节点能够直接挂载归并节点作为依赖。例如，分支节点C定义了两个逻辑互斥的分支走向C1和C2，不同分支使用不同的逻辑写入同一张MaxCompute表，如果更下游节点B依赖此MaxCompute表的产出，则必须使用归并节点J先将分支归并后，再把归并节点J作为B的上游依赖。如果直接把B挂载在C1、C2下，任何时刻，C1和C2总有一个会因分支条件不满足，而显示实例状态为分支未被选中，而B也会因为上游有未被选中跳过运行的节点，实际也会是分支未被选中，空跑跳过的状态，节点并没有实际运行，所有下游节点均会如此。
https://help.aliyun.com/document_detail/137531.html
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问题三：DataWorks执行了补数据操作 补了上一个周期的数据但是系统内部还是认为上周起的任务是失败的吗？
DataWorks执行了补数据操作 补了上一个周期的数据 但是系统内部还是认为上周起的任务是失败的吗？
参考回答：
补数据是新的实例 如果业务数据通过补数据解决了 那原来失败的可以置为成功 下游会继续运行
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问题四：DataWorks在测试dataworks和holo的实时数据同步时？
DataWorks在测试dataworks和holo的实时数据同步时？出现以下问题：
{"code":610003,"requestId":"0b9a186f16986557764204083efd09","url":"https://bff-cn-shanghai.data.aliyun.com/di/testDetailConnectivity?tenantId=582970646563776&projectId=375016&env=prod&projectCode=di"}
参考回答：
根据您提供的错误代码 "610003" 和请求ID "0b9a186f16986557764204083efd09"，可以看出这是一个HTTP请求错误。
一般来说，HTTP错误代码“610003”表示请求超时。这意味着您的请求没有在预期的时间内得到响应。这可能是由于多种原因引起的，包括网络连接问题、服务器过载、服务端应用问题等。
为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：
- 检查网络连接：确保您与互联网之间的连接稳定，没有任何中断或其他问题。
- 重试请求：如果只是临时性问题，比如服务器暂时繁忙，稍后再试可能就可以解决问题。
- 联系支持团队：如果您无法解决问题，建议您联系 DataWorks 或 Holo 的支持团队，他们可以帮助您诊断问题并提供相应的解决方案。
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问题五：DataWorks中odps数据同步后，timesramp的遇到时区问题 有解决方案嘛？
DataWorks中odps数据同步后，timesramp的遇到时区问题 有解决方案嘛？
参考回答：
是的，DataWorks中的Odps数据同步后，如果遇到Timesramp的时区问题，有几种可能的解决方案：
- 调整时区：在同步数据之前，你可以先调整Timesramp字段的时区。例如，如果你知道Timesramp字段的时区是UTC，但你想将其显示为本地时区，你可以使用Python的pandas库来进行转换。
import pandas as pd df['Timesramp'] = df['Timesramp'].dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('Asia/Shanghai')
- 使用UTC时间：在同步数据之后，你可以将Timesramp字段转换为UTC时间。这样，无论你身处何处，都可以正确地处理Timesramp字段。
import pandas as pd df['Timesramp'] = df['Timesramp'].dt.tz_localize('Asia/Shanghai').dt.tz_convert('UTC')
- 使用第三方库：有一些第三方库可以帮助你处理时区问题，例如pytz库。你可以使用这些库来获取正确的时区信息，并将其应用到你的数据处理过程中。
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