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DataWorks如何创建odps表?

DataWorks如何创建odps表?

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真的很搞笑 2023-10-24 16:11:41 179 0
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  • 在DataWorks中,创建ODPS表的步骤如下:

    1. 首先,登录DataWorks控制台并进入数据开发页面。
    2. 在左侧导航栏中选择需要操作的工作空间和项目。
    3. 接着,单击“新建任务”按钮,并在弹出的列表中选择“MaxCompute SQL”。
    4. 在打开的SQL编辑器中,输入创建表的DDL语句。例如,如果您想创建一个名为test_table的表,可以输入类似以下的语句:
      CREATE TABLE test_table (id INT, name STRING);
      
    5. 完成DDL语句的编写后,单击“保存”按钮以提交任务。
    6. 最后,等待任务执行完成,您可以在MaxCompute的管理界面中看到新创建的表。

    需要注意的是,ODPS表有两种类型:开发表和生产表。开发表通常用于测试目的,其标识符形式为:odps.xxx_dev.tb1;而生产表则是线上实际业务运行的表,其标识符形式为:odps.xxx.tb1。这两种表可以根据需要通过表管理界面进行创建和管理。

    2023-10-29 18:47:13
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  • DataWorks 中创建 ODPS 表的操作步骤如下:

    1. 打开 DataWorks 控制台,选择你想要创建 ODPS 表的数据源。在控制台左侧菜单栏中,点击 "数据源",然后选择你已经创建好的数据源。
    2. 在 dataSources 页面中,点击 "新建任务",在弹出的窗口中选择 "ODPS - 创建表" 任务类型。
    3. 在任务详细信息页中,填写表相关信息,包括表名、表结构、分区方式等,然后点击 "保存"。
    4. 如果表结构中有非标准类型字段,需要选择相应数据类型。在表结构中,每一个字段都代表表的一个列,可以通过 "添加列" 功能添加新的列。非标准类型字段支持类型包括:blob, tinyblob, mediumblob, longblob, binary, tinybinary, varbinary, longvarbinary, varchar, tinytext, text, longtext, enum, set。
    5. 完成表的创建后,可以在 Task Center 页面中查看任务状态。待任务运行完成后,就可以在 ODPS Console 中看到已经创建好的表了。
    2023-10-25 21:31:24
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  • 在DataWorks中创建ODPS表,可以按照以下步骤进行操作:

    1. 登录DataWorks平台,并选择“创建项目”选项。

    2. 在弹出的窗口中,选择“ODPS”作为项目类型。

    3. 输入项目名称和描述,并选择项目所在的地区和访问网络。

    4. 在“高级配置”选项卡中,可以设置项目的其他参数,例如数据源、数据表、数据分区等。

    5. 根据需要,可以设置项目的调度设置,包括执行频率、执行时间等。

    6. 可以选择性地设置项目的报警规则和执行计划。

    7. 完成以上步骤后,点击“创建”按钮,即可创建ODPS项目。

    2023-10-25 11:04:23
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  • 1、手动任务创建sql节点,编写ddl语句;
    2、表管理中点创建表,配置好后提交到开发环境或生产环境;,此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

    2023-10-24 23:01:48
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在DataWorks中,可以使用ODPS SQL任务来创建ODPS表。以下是一些基本步骤:

    1. 在DataWorks中,打开需要创建ODPS表的项目。
    2. 在项目页面中,选择左侧导航栏中的“数据开发”选项卡。
    3. 在“数据开发”页面中,点击“创建任务”按钮,然后选择“ODPS SQL”选项。
    4. 在“ODPS SQL”任务页面中,填写任务的基本信息,然后在“SQL语句”区域编写创建ODPS表的SQL语句。
    5. 编写完SQL语句后,可以预览SQL语句的执行结果,然后保存任务并应用更改。
    6. 在任务保存后,可以在“任务列表”页面中,查看任务的运行状态。当任务运行成功后,ODPS表就会被创建。

    以下是一个创建ODPS表的SQL语句示例:

    CREATE TABLE db_name.table_name (
      column1 string,
      column2 int,
      column3 datetime,
      ...
    )
    COMMENT 'table comment'
    PARTITIONED BY (ds string, hr int)
    LIFECYCLE 365
    STORED AS PARQUET;
    
    2023-10-24 22:13:16
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