问题一：dataworks月调度可以依赖天调度吗？
dataworks月调度可以依赖天调度吗？
参考回答：
月调度可以依赖天调度 所有的调度周期都可以互相依赖， 案例没有覆盖所有的不同周期互相依赖的场景 但是逻辑都是相近的 依赖遵循左就近原则 每月1日的月调度任务B 会依赖天任务A定时时间小于实例B的所有实例A ，
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问题二：dataworks不知道为什么所有数据都产生了两小时的时差？
dataworks不知道为什么所有数据都产生了两小时的时差？
参考回答：
这个问题可能是由于时区设置不正确导致的。在DataWorks中，默认的时区是UTC（协调世界时），而您指定的数据范围是全天的数据，因此需要将时区调整为本地时区。
您可以使用以下方法来解决这个问题：
- 修改任务配置：在DI任务的配置页面中，找到“时间范围”选项，将其设置为您的本地时区。例如，如果您所在的时区是北京时间，则可以将时间范围设置为“00:00:00 ~ 23:59:59”。
- 使用自定义脚本：如果您使用的是自定义脚本进行数据抽取，可以在脚本中使用
from_utc_timestamp()函数将时间戳转换为本地时区的时间戳。例如，如果您所在的时区是北京时间，可以使用以下代码将时间戳转换为北京时间：
SELECT from_utc_timestamp(timestamp, 'Asia/Shanghai') AS local_time FROM your_table;
- 其中，
timestamp是原始的时间戳字段，'Asia/Shanghai'是北京时间的时区标识符。
通过以上方法，您可以解决DataWorks中抽数脚本产生两小时时差的问题。请确保在任务配置或自定义脚本中正确设置了时区，以便正确地处理时间相关的数据。
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问题三：dataworks怎么查数据库的数据量GB呢？
dataworks怎么查数据库的数据量GB呢？
参考回答：
在DataWorks中查看数据库的数据量，可以通过以下步骤进行：
- 使用TABLE_SIZE函数：对于特定的表，可以使用
TABLE_SIZE()函数来查询其存储量。这个函数可以帮助你了解单个表的数据量大小。 - 使用数据地图功能：DataWorks提供了数据地图的功能，通过它可以进行MaxCompute表的相关操作，包括数据检索和预览。你可以在数据地图中查看表的元数据信息，从而获取数据量的大小。
- 查询表和数据库信息：DataWorks还支持查询表和数据库的信息，包括表大小和数据库大小。你可以快速查询全库中所有表占用的空间大小，以及整个数据库的数据量大小。
- 监控和报警：为了更有效地管理数据量，可以设置监控和报警机制，当数据量达到一定阈值时，系统会自动通知相关人员。
- 定期清理和维护：定期对数据库进行清理和维护，删除不必要的数据，优化表结构，可以有效控制数据量的增长。
- 备份和恢复策略：确保有合理的备份和恢复策略，以防数据量过大导致的问题。
- 咨询专业人士：如果需要更详细的帮助，可以联系DataWorks的技术支持或查阅官方文档，以获得更专业的指导。
- 社区和论坛：加入相关的技术社区和论坛，与其他开发者交流经验，也是获取信息的好方法。
总之，通过上述方法，你应该能够在DataWorks中有效地查看和管理数据库的数据量。如果你正在处理一个数据量非常大的MySQL数据表，可能需要考虑使用一些高效的同步方式来处理数据的更新和迁移。
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问题四：dataworks这个任务半小时跟新一遍 实例怎么是这样的？
dataworks这个任务半小时跟新一遍 实例怎么是这样的？
参考回答：
提交发布以后 次日生成的实例会按分钟更新，今天的可以执行补数据，周期实例界面 按“周期任务id”搜索看下返回的实例情况
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问题五：dataworks文档和 产品显示不一致 ，如果【专业版】能使用上空间参数吗？
dataworks文档和 产品显示不一致 ，如果【专业版】能使用上空间参数吗？
参考回答：
专业版可以 显示问题我们后面修改一下 ，
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