请问DataWorks是要将数据全部Load到内部再运算的吗？ 有没有SQL语句直接在源上运算获得结

DataWorks的数据集成和数据开发模块提供了两种数据处理模式：数据同步和数据计算。其中，数据同步是将源数据全部Load到DataWorks内部再进行处理的模式，而数据计算则是在源数据上直接进行SQL语句的计算，不需要将数据全部Load到内部。

具体来说，如果您使用DataWorks的数据同步功能，那么您需要先将源数据同步到DataWorks内部，然后再通过ODPS SQL语句等方式进行计算和处理。

如果您使用DataWorks的数据计算功能，那么您可以直接在源数据上编写SQL语句进行计算和处理，不需要将数据全部Load到内部。不过需要注意的是，如果您在源数据上进行计算和处理，可能会影响到源数据的稳定性和安全性，因此需要谨慎操作。

DataWorks 是一个大数据开发与治理平台，它支持多种数据计算引擎，包括 MaxCompute、EMR、MC-Hologres 等。在 DataWorks 中，您可以使用 SQL 语句直接在源上运算获得结果，而不需要将数据全部 Load 到内部再运算。

DataWorks有两种计算引擎，分别是MaxCompute和Data Integration。具体使用哪种计算引擎，取决于数据规模、计算需求、计算复杂度等因素。

对于MaxCompute计算引擎，数据需要先通过Data Integration进行离线数据抽取（ODPS SQL任务）或实时数据同步（ODPS Stream任务）到MaxCompute中，然后基于MaxCompute SQL语言进行计算处理。因此，数据需要全部Load到内部再进行计算。

对于Data Integration计算引擎，可以使用Data Integration SQL语言直接在源数据库上进行计算处理，而无需将数据全部Load到内部。具体来说，可以通过Data Integration中的MySQL Reader、PostgreSQL Reader、SQLServer Reader等数据源读取器，直接从源数据库中读取数据，并使用Data Integration SQL语言进行数据处理。

在DataWorks中，您可以使用MaxCompute进行分布式数据处理和计算。MaxCompute支持使用SQL语句对数据进行查询、分析和计算，而且可以直接在数据源上进行运算，无需将数据全部Load到内部。

具体来说，MaxCompute支持使用外部表（External Table）来访问您的数据源，而无需将数据导入到MaxCompute中。通过外部表，您可以直接在数据源上使用SQL语句进行查询和计算，从而避免了数据导入和同步的过程，提高了查询和计算效率。

另外，如果您需要对外部表进行更复杂的数据处理和计算，可以使用MaxCompute提供的MapReduce、Graph、Machine Learning等计算引擎来进行分布式计算。这些计算引擎可以直接在外部表上进行操作，无需将数据全部Load到内部。

需要注意的是，如果您需要在DataWorks中直接在源上运算获得结果，需要确保源系统支持SQL查询和计算，并且具有足够的性能和稳定性。同时，也需要确保您的查询和计算操作不会对源系统造成影响或损害。建议您在进行操作之前，仔细评估操作风险，并根据实际情况进行操作。

DataWorks并不是要将数据全部Load到内部再运算，而是通过数据集成和数据处理的方式，直接在数据源上进行数据的读取、转换和计算等操作，以获得结果。
在数据处理过程中，DataWorks可以通过使用SQL语句直接在源上运算获得结果。例如，在使用MaxCompute进行数据处理时，可以使用类似SQL语句的MaxCompute SQL语句，直接在数据源上进行数据的读取、过滤、聚合等操作，以获得最终的结果。而对于一些数据源不支持直接SQL运算的情况，也可以通过DataWorks提供的数据集成和数据处理插件，实现对数据的读取和处理。
需要注意的是，在进行SQL运算时，需要考虑到数据源的性能和可用性，避免对数据源造成过大的负担和影响。同时，建议在进行数据处理之前，先进行数据预处理和数据清洗等操作，以确保数据的准确性和一致性。

Alibaba Cloud DataWorks 是一个全面的大数据平台，它支持广泛的数据源并提供了各种数据处理、分析和管理功能。DataWorks 的工作方式取决于你的具体需求和配置。

在 DataWorks 中，数据处理和计算通常会在云端进行，而不是在本地机器。这意味着，在许多情况下，DataWorks 会将数据从源系统加载到其内部系统（例如 MaxCompute，也称为 ODPS），然后在那里进行计算和分析。

这种方法的主要优点是可以处理大规模的数据集，并利用 Alibaba Cloud 的强大计算能力。此外，这样也可以确保数据安全性，因为数据不需要在各种系统之间传输。

然而，DataWorks 也支持直接在源系统上运行 SQL 语句并获取结果。这通常适用于关系数据库系统，如 MySQL，Oracle，PostgreSQL 等。在这种情况下，你可以在 DataWorks 中创建 SQL 任务，并在源系统上直接运行 SQL 语句。

这种方法的主要优点是可以避免数据传输的开销，并允许你直接在数据源上进行实时查询。但是，这也可能受到源系统性能的限制，特别是对于大规模的数据分析任务。

总的来说，DataWorks 提供了灵活的数据处理和分析选项，可以根据你的具体需求和环境进行选择。

在Aliyun DataWorks中，你可以使用数据源节点来直接运行SQL语句在数据源上获取结果。通过配置数据源节点，你可以连接到各种数据源，如关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和大数据存储（如Hive、MaxCompute等），并在这些数据源上运行SQL语句。

在数据源节点中，你可以选择合适的数据源，输入SQL语句，然后执行该SQL语句来获取结果。不需要将数据加载到DataWorks内部进行计算，而是直接在数据源上进行计算，并将结果返回。

需要注意的是，支持在源上直接运行SQL语句的具体操作和配置可能会因不同的数据源类型和版本而略有不同。你可以参考Aliyun DataWorks的相关文档或联系Aliyun技术支持获取更具体的指导和帮助。

DataWorks是一个数据集成和数据开发平台，通常情况下是将数据加载到内部进行运算和处理。但是，DataWorks也支持在源上直接运行SQL语句来获得结果。

在DataWorks中，你可以使用数据源节点来连接和访问各种数据源，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和大数据存储（如Hive、MaxCompute等）。通过配置数据源节点，你可以在数据源上运行SQL语句，直接从数据源中获取结果，而无需将数据加载到内部。

当然，具体是否支持在源上直接运行SQL语句，还需要根据具体的数据源和相关配置来确定。你可以在DataWorks中查看相关文档或者向DataWorks支持团队咨询以获取更详细的信息。

DataWorks并不要求将所有数据全部Load到内部再运算。DataWorks提供了两种方式进行数据处理和计算：

数据集成和转换：通过数据同步任务将源数据加载到目标数据存储（如MaxCompute）中，然后在目标数据存储上进行数据处理和计算。这种方式适用于需要对整个数据集进行计算分析的场景。

数据流计算：DataWorks还提供了DataStream实时计算引擎，可以直接在源上运算获得实时结果。通过配置数据流计算任务和SQL语句，可以对源数据进行实时的流式处理、筛选、聚合等操作，并将结果输出到指定的目标数据存储或服务中。这种方式适用于需要实时处理和分析数据的场景。

在DataWorks中，数据一般是从外部数据源（如数据库、文件等）加载到内部进行处理和计算。这是因为内部计算可以更灵活地利用集群资源，并且可以进行更复杂的数据处理操作。

在DataWorks中，可以使用SQL语句对加载到内部的数据进行处理和计算。你可以使用SQL语句进行数据的过滤、筛选、聚合等操作，以获得需要的结果。这样可以方便地对数据进行转换和计算，以满足不同的需求。

同时，DataWorks还提供了一些内置的数据处理组件和函数，可以在SQL语句中直接调用，以实现更复杂的数据处理逻辑。这些组件和函数可以帮助你更方便地进行数据处理和计算。

总的来说，DataWorks可以通过将数据加载到内部进行处理和计算，使用SQL语句对数据进行操作和计算，并提供了一些内置组件和函数来辅助数据处理。这样可以实现更灵活和高效的数据处理流程。

DataWorks可以通过以下方式在源数据库上直接进行运算：

使用SQL语句：DataWorks支持使用SQL语句对源数据库进行查询和运算。你可以通过编写SQL语句来选择、过滤、聚合和连接数据，并在源数据库上直接执行运算。 例如，可以使用以下SQL语句来对源数据库进行查询和运算：

sql SELECT column1, column2, column3
FROM source_table
WHERE condition; 这个SQL语句将选择source_table表中的column1、column2和column3列，并根据WHERE子句中的条件进行过滤和运算。

使用数据流：DataWorks还支持使用数据流来对源数据库进行运算。你可以通过创建数据流来定义数据处理流程，包括数据抽取、清洗、转换、聚合等操作，并在源数据库上直接执行运算。 例如，可以使用以下步骤来创建数据流：

选择源数据库中的数据表。 配置数据抽取规则，例如选择要抽取的列、过滤条件等。 配置数据清洗规则，例如去除重复项、填充缺失值等。 配置数据转换规则，例如将数据类型转换、格式化日期等。 配置数据聚合规则，例如计算总和、平均值等。 将数据流应用到源数据库上，并执行运算。 通过使用SQL语句或数据流，你可以在源数据库上直接进行运算，避免了将数据全部加载到内部再进行运算的开销和延迟。同时，你可以根据需要灵活地配置和处理数据，以满足特定的业务需求。

DataWorks是一种数据集成工具，它可以将多个数据源的数据整合到一个平台上进行管理和处理。在DataWorks中，可以使用SQL语句直接在源上运算获得结果。

DataWorks支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。可以在DataWorks中创建任务，选择需要处理的数据源和SQL语句，然后将任务提交给DataWorks进行处理。DataWorks会自动从数据源中读取数据，执行SQL语句，并将结果保存到指定的目标数据源中。

DataWorks 是一个数据集成和数据治理平台，主要用于数据的处理、计算和分析。它支持多种数据源，包括关系型数据库、文件系统、云存储等。

DataWorks提供了不同种类的节点（如数据源节点、数据处理节点、数据输出节点等），可以通过这些节点来进行数据的加载、转换、计算等操作。对于某些节点（如ETL节点），可能需要将源数据先加载到内部再进行运算和处理。

至于直接在源数据上运算并获得结果的问题，取决于具体的数据源和数据处理方式。如果你想在源数据上进行计算，可以使用支持SQL的数据源，例如关系型数据库，然后通过DataWorks的SQL节点来编写SQL语句直接在源数据上运算，并获取结果。但是要注意确认数据源是否支持在源上运行SQL语句。

总结来说，DataWorks可以根据具体的需求来选择数据加载到内部再进行运算，或者直接在源数据上进行SQL等处理操作，具体取决于数据源和数据处理的需求和限制。

在某些情况下，为了更好地管理和运算数据，您可能会选择将数据从外部数据源加载到DataWorks的内部数据表中，然后进行运算和处理。这种方式可以在数据加载后使用SQL语句进行数据清洗、转换、聚合等操作，并将结果保存在DataWorks内部的表中。这样做的好处是可以方便地对数据进行管理和复用，并且可以在后续的数据开发和数据计算任务中直接使用这些内部表的数据。

在阿里云 DataWorks 中，可以选择将数据全部加载到内部再进行运算，也可以直接在源上运算获得结果。这取决于你所使用的数据处理方式和需求。

1. 将数据全部加载到内部再运算：这种方式适用于需要对大量数据进行复杂计算或分析的场景。在 DataWorks 中，你可以通过数据开发节点（Data Development Node）编写 SQL 脚本，在数据集成节点（Data Integration Node）中将数据从源数据库抽取到 DataWorks 内部的交换表中，然后在数据开发节点中进行计算、转换和分析等操作。

   这种方式的优点是，你可以充分利用 DataWorks 提供的数据处理能力、分布式计算和资源调度等特性，以实现高效的数据处理流程。

2. 在源数据库上运算获取结果：如果源数据库已经具备了足够的计算能力，并且你只需要对源数据库中的一小部分数据进行简单的计算或查询，那么可以直接在源数据库上运行 SQL 语句获取结果。

   DataWorks 提供了支持多种数据库类型的连接器，包括 MySQL、Oracle、SQL Server 等，你可以使用数据开发节点编写 SQL 脚本，并将其配置为直接在源数据库上运行。这样，可以充分利用源数据库自身的计算和存储能力，并避免将大量数据传入 DataWorks 进行处理。

在 DataWorks 中，可以使用“在源上运算”的方式来直接在数据源上进行 SQL 查询和运算，而不需要将数据全部 Load 到 DataWorks 中。这种方式可以减少数据同步的时间和资源消耗，提高数据处理的效率。 具体步骤如下：

在 DataWorks 中创建一个数据源，并将其与数据源进行连接。 在 DataWorks 中使用相应的 SQL 函数或者数据集成操作，将数据源中的数据导入到 DataWorks 中的表中。 在 DataWorks 中进行数据分析和处理，并将分析结果返回给数据源进行进一步处理。

DataWorks 可以将数据从数据源中 Load 到内部进行计算，也可以直接在数据源上进行计算，具体取决于数据源的特性和需求。 如果需要在数据源上进行计算，可以使用 DataWorks 的 SQL 语句或其他数据处理工具进行处理。例如，可以使用 DataWorks 的“表连接”或“数据集连接”功能，将数据源中的数据导入到 DataWorks 中进行处理。 如果需要在数据源上进行计算，可以使用 DataWorks 的“在线 Join”或“在线 Join 自定义”功能，将不同的数据源中的数据进行 Join 操作。 如果需要在数据源上进行计算，可以使用 DataWorks 的“数据合并”或“数据清洗”功能，将不同的数据源中的数据进行合并或清洗。 如果需要在数据源上进行计算，可以使用 DataWorks 的“数据分区”或“数据分桶”功能，将不同的数据源中的数据进行分区或分桶。

DataWorks并不需要将数据全部Load到内部再运算，而是支持在源上直接运行SQL语句进行计算。这意味着您可以在源数据库中直接执行所需的计算和操作，然后将结果返回给DataWorks进行进一步处理。这种方式可以提高数据处理的效率和准确性，并且减少了数据传输和存储的开销。

DataWorks提供了两种数据处理方式：基于云上计算资源的数据处理和基于云上存储的数据处理。

对于基于云上计算资源的数据处理，DataWorks会将数据加载到内存中进行计算，例如在使用MaxCompute进行数据处理时，需要将数据上传到MaxCompute中进行计算。这种处理方式的优点是计算效率高，可以充分利用MaxCompute等计算资源的性能，但缺点是需要消耗较大的存储空间和网络带宽，同时处理过程中可能会产生数据倾斜等问题。

对于基于云上存储的数据处理，DataWorks可以直接在数据源上执行SQL语句进行计算，例如在使用DataWorks的数据集成功能读取Hologres或MySQL数据库时，可以在数据源上执行SQL查询并将结果导出到目标数据源中。这种处理方式的优点是可以减少数据传输和存储的开销，同时可以避免数据倾斜等问题，但缺点是计算效率相对较低。

在DataWorks中，数据处理流程通常是将源数据加载到内部进行处理和计算。一般情况下，DataWorks会从数据源读取数据，并将其加载到内部的计算引擎或存储系统中进行进一步的数据加工、处理、转换和分析。

然而，对于某些场景，也可以直接在源数据上运行SQL语句来获取结果，而无需将全部数据加载到内部。这通常依赖于数据源本身是否支持在源上执行SQL查询的能力。

举例来说，如果你使用的数据源是关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等），并且该数据库允许远程执行SQL查询，那么你可以通过DataWorks中的SQL节点直接在该数据库上运行SQL语句获得结果，而无需将数据全部加载到内部。

另外，DataWorks也提供了一些数据抽取、同步和增量更新的功能，可以减少对源数据的读取量，从而降低数据传输的开销和对源端的影响。

需要根据具体的数据源和业务需求来确定是将数据加载到内部进行处理，还是直接在源上运行SQL语句来获得结果。同时，也要考虑数据安全、网络延迟和性能等方面的因素。