：编写脚本自动搜索
如果你需要更加自动化的方式来搜索和批量修改，可以考虑编写脚本来调用 DataWorks 的 API。这种方式需要一定的编程知识。

在DataWorks中，如果您想一次性搜索出所有order节点并修改它们的调度周期，可以通过以下步骤来实现：

1. 登录DataWorks控制台
   首先，您需要登录到DataWorks的控制台，并切换到目标地域和工作空间。

2. 进入数据开发页面
   在DataWorks控制台中，单击左侧导航栏的“数据建模与开发” > “数据开发”，然后选择对应的工作空间进入数据开发页面。

3. 搜索order节点
   在数据开发页面，您可以使用搜索功能来查找所有名为“order”的节点。通常，DataWorks的节点名称会在业务流程的目录树中显示，您可以通过在界面上方的搜索框中输入“order”来快速定位这些节点。

4. 批量修改调度周期
   然而，需要注意的是，DataWorks原生界面可能并不直接支持批量修改多个节点的调度周期。因此，您可能需要通过以下方式之一来实现这一需求：

方案一：手动修改
如果节点数量不多，您可以逐个打开这些order节点的编辑页面，然后在“调度配置”中修改它们的调度周期。这种方法虽然耗时，但操作相对简单直接。

方案二：使用脚本或API
对于大量节点的批量修改，建议使用DataWorks提供的API或编写脚本来实现。DataWorks提供了丰富的API接口，您可以通过调用这些API来查询节点信息、修改节点配置等。通过编写脚本，您可以自动化地遍历所有order节点，并修改它们的调度周期。

需要注意的是，使用脚本或API修改节点配置需要一定的编程能力和对DataWorks API的熟悉程度。如果您不熟悉这些操作，建议咨询阿里云的技术支持或查阅相关文档。

方案三：利用DataWorks的调度依赖功能
如果这些order节点之间存在依赖关系，并且您希望基于某种依赖逻辑来修改它们的调度周期，您可以利用DataWorks的调度依赖功能来实现。通过配置节点的上游依赖和下游依赖，您可以确保在修改一个节点的调度周期时，能够自动地调整其依赖节点的调度周期。

1. 验证修改结果
   在修改完所有order节点的调度周期后，建议您进行验证以确保修改成功。您可以查看节点的调度配置页面，确认调度周期已经更新为您所设置的值。同时，您还可以观察节点的实际运行情况，以确保它们按照新的调度周期正常执行。

结论
虽然DataWorks原生界面可能不支持直接批量修改多个节点的调度周期，但您可以通过手动修改、使用脚本或API、以及利用调度依赖功能等方式来实现这一需求。具体选择哪种方式取决于您的实际情况和需求。

要在DataWorks中一次性搜索并修改所有order节点的调度周期，您可以按照以下步骤操作：

打开DataWorks控制台：登录到阿里云DataWorks控制台。

进入项目列表：在左侧导航栏中，选择“工作空间”，然后点击您要操作的项目名称。

进入任务管理页面：在项目概览页面，点击顶部菜单栏中的“开发”选项卡，然后选择“任务管理”。

筛选order节点：在任务管理页面，使用搜索框筛选出所有的order节点。您可以输入关键词“order”进行筛选。

批量修改调度周期：选中所有筛选出的order节点，然后在右侧的操作栏中点击“批量修改”。

设置新的调度周期：在弹出的批量修改对话框中，找到“调度周期”字段，将其设置为您想要的新调度周期。例如，如果您希望将所有order节点的调度周期更改为每天执行一次，可以设置为“1d”。

确认修改：点击“确定”按钮，系统将自动更新所选节点的调度周期。

请注意，在进行批量修改时，确保您已经仔细检查了所有选定的节点，以避免误操作导致不必要的影响。此外，如果您的项目中有大量order节点，可能需要一些时间来完成批量修改操作。

直接使用浏览器的ctrl+F 来搜索呀 直接搜索 order关键字的就可以

DataWorks支持对节点、资源、函数进行批量修改责任人等批量编辑操作，并支持批量提交并发布，将变更操作发布至生产环境生效。
操作步骤
1.登录DataWorks控制台，进入数据开发页面后，在顶部的快捷操作按钮中单击批量操作按钮，即可打开批量操作页面。![image.png]
2批量修改

(https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/c5eftvn6qskjg_c395e5711e494e57981c01273dc8f901.png)

在 DataWorks 中，如果你想搜索包含特定关键词的所有表或节点，并批量修改它们的某些属性（比如调度周期），这通常涉及到一些手动操作和可能的定制化脚本。下面是一些步骤和建议，帮助你完成这项工作：

1. 批量搜索包含关键词的表或节点

方法一：使用 DataWorks 的搜索功能

• 打开 DataWorks 控制台。
• 进入工作流或数据开发页面。
• 使用搜索框：在页面顶部的搜索框中输入关键词 "order"，然后按回车键搜索。
• 筛选结果：搜索结果会列出所有包含 "order" 关键词的工作流、节点等。你可以通过点击每个结果来查看其详情。

方法二：编写脚本自动搜索

如果你需要更加自动化的方式来搜索和批量修改，可以考虑编写脚本来调用 DataWorks 的 API。这种方式需要一定的编程知识。

2. 批量修改调度周期

一旦找到了所有包含 "order" 关键词的节点，你可以考虑以下几种方法来批量修改它们的调度周期：

方法一：手动修改

• 逐个节点修改：打开每个节点，进入调度配置，修改调度周期。
• 缺点：这种方法比较耗时，适合节点数量较少的情况。

方法二：使用 DataWorks API

• 获取节点列表：使用 DataWorks API 获取所有节点的列表。
• 筛选包含关键词的节点：根据节点名称中的关键词筛选出需要修改的节点。
• 修改调度周期：调用 API 更新每个节点的调度周期。

方法三：使用 DataWorks 的批量操作功能

• 如果 DataWorks 提供了批量操作的功能，你可以尝试使用该功能来批量修改调度周期。
• 查找批量操作入口：通常在工作流编辑器或数据开发页面会有批量操作的选项。
  

在页面顶部的搜索框中，直接输入关键词“order”，系统会自动列出所有名称中包含该关键词的节点。这将帮助您快速定位到所有与订单相关的节点，不论关键词位于名称中的任何位置。在搜索结果中，您可能会发现直接批量修改调度周期的功能并不直观。此时，可以采用 批量操作 功能来实现这一需求。
选中您通过搜索找到的、需要修改调度周期的所有节点。通常，您可以通过复选框来选择多个节点。
选择好节点后，查找是否有直接修改调度周期的选项。如果直接修改调度周期的选项不可见，您可能需要通过 批量编辑属性 或进入每个节点的 调度配置 单独调整。
若无直接批量修改调度周期的选项，您可能需要逐个进入这些节点的 调度配置 页面，手动调整时间周期设置。虽然不是最理想的批量处理方式，但在当前界面功能下可能是必要的步骤。

选中名称边上的竖线来拉开下，或者把浏览器进行缩放。

然后使用页面搜索order关键字。

之后全部选中之后进行批量操作。

——参考链接。

可以编写一个脚本来实现这个功能。一个简单的Python脚本示例，用于修改DataWorks中的节点调度周期：

```import requests
import json

请替换为您的DataWorks项目信息

project_id = "your_project_id"
access_token = "your_access_token"

搜索关键词

search_keyword = "order"

新的调度周期（单位：秒）

new_schedule_interval = 3600

获取项目下的所有节点

url = f"https://dataworks.aliyuncs.com/api/projects/{project_id}/nodes?access_token={access_token}"
response = requests.get(url)
nodes = json.loads(response.text)["value"]

遍历节点，查找包含关键词的节点并修改调度周期

for node in nodes:
if search_keyword in node["name"]:
print(f"找到匹配节点：{node['name']}")

    # 更新节点调度周期
    update_url = f"https://dataworks.aliyuncs.com/api/projects/{project_id}/nodes/{node['id']}/update?access_token={access_token}"
    update_data = {
        "scheduleInterval": new_schedule_interval
    }
    update_response = requests.put(update_url, data=json.dumps(update_data))
    if update_response.status_code == 200:
        print(f"成功更新节点 {node['name']} 的调度周期为 {new_schedule_interval} 秒")
    else:
        print(f"更新节点 {node['name']} 失败，错误信息：{update_response.text}")

```

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/best-practices-for-running-pyspark-jobs-in-dataworks?spm=a2c4g.11186623.0.i337