dataworks如何读取oss文件？

在DataWorks中，您可以使用OSS数据源来读取和写入OSS文件。具体来说，DataWorks支持通过OSS对象检查节点检查OSS指定路径的文件是否存在，当下游任务需依赖该OSS文件时，可以使用此功能先检查文件是否存在。此外，DataWorks还可以自动从OSS中读取CSV文件，并将其转换为数据表，以便后续的数据处理任务可以使用。

如果您需要读取OSS中的脚本文件，可以通过使用OSS Connector组件来实现。具体的步骤如下：首先打开DataWorks控制台，然后进入工作空间，接着找到“数据开发”，在数据开发的页面中找到并选择“OSS Connector”，最后在弹出的配置页面中进行相关配置即可。

在DataWorks中，您可以选择使用HDFS Reader或OSS Connector来读取OSS中的文件。对于ORC或Parquet格式的文件，推荐使用复用HDFS Reader的方式，它支持增加Path、FileFormat等扩展配置参数。如果你需要读取的是CSV文件，你可以使用OSS Reader组件将数据写入到ODPS表中。

此外，你还可以在代码编辑器中使用OSS Connector提供的API来读取OSS中的脚本文件。如果你希望在DataWorks外部读取OSS中的脚本文件，则需要使用适当的编程语言和OSS SDK来实现。

同时，DataWorks也支持通过OSS对象检查节点检查指定路径的文件是否存在，这对于依赖特定OSS文件的下游任务来说非常有用。例如，同步OSS数据至DataWorks时，你需要先检测出已经产生的OSS数据文件，才能执行OSS同步任务。

1. 登录阿里云控制台，进入DataWorks控制台。
2. 创建一个数据源，选择OSS作为数据源类型，并填写相关配置信息，如OSS的Endpoint、AccessKeyId、AccessKeySecret等。
3. 在DataWorks中创建一个数据开发项目，并选择需要操作OSS文件的节点，如Reader节点。
4. 在节点的配置中，选择数据源为之前创建的OSS数据源，填写需要读取的OSS文件的路径或通配符。
5. 配置其他读取参数，如文件格式、字段分隔符等。
6. 完成配置后，保存并提交作业。

DataWorks会根据配置的参数从指定的OSS路径中读取文件，并将数据流转到后续的数据处理节点中进行进一步的处理或分析。

在DataWorks中，可以使用OSS Reader组件来读取OSS文件。这个组件提供了方便的接口，可以从OSS中读取各种格式的数据，包括CSV、TXT、JSON等。只需要指定正确的OSS Bucket和Object名称，就可以轻松地读取OSS中的文件。另外，OSS Reader还支持分片读取大文件，可以大大提高数据处理效率。

OSS数据源为您提供读取和写入OSS的双向通道，本文为您介绍DataWorks的OSS数据同步的能力支持情况。

https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/oss-data-source?spm=a2c4g.11186623.0.i7

支持的字段类型与使用限制
离线读
OSS Reader实现了从OSS读取数据并转为数据集成协议的功能，OSS本身是无结构化数据存储。对于数据集成而言，OSS Reader支持的功能如下。

离线写
OSS Writer实现了从数据同步协议转为OSS中的文本文件功能，OSS本身是无结构化数据存储，目前OSS Writer支持的功能如下。

数据同步任务开发
OSS数据同步任务的配置入口和通用配置流程指导可参见下文的配置指导，详细的配置参数解释可在配置界面查看对应参数的文案提示。

创建数据源
在进行数据同步任务开发时，您需要在DataWorks上创建一个对应的数据源，操作流程请参见创建与管理数据源。

在DataWorks中，您可以使用OSS Reader来读取OSS文件。OSS Reader可以读取OSS中的文本文件和CSV文件，支持分片和分层读取，并支持gzip压缩格式。下面是使用OSS Reader的基本步骤：

1. 在DataWorks中新建一个工作流，并在工作流中添加一个“OSS Reader”组件。
2. 配置OSS Reader组件的参数，包括OSS连接、文件路径和其他参数。
3. 如果您需要读取的文件是CSV格式的，可以在OSS Reader组件中配置分隔符和其他参数。
4. 预览和测试OSS Reader组件，以确认正确读取文件。
5. 运行工作流，以将文件内容读取到DataWorks中。

如果您需要读取非CSV格式的文件，可以使用Python或其他语言编写脚本来读取文件。总的来说，在DataWorks中，您可以使用OSS Reader来读取OSS文件，并进行进一步的数据分析和处理。