# 大数据开发治理平台 DataWorks #
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Python 语言结合 Flask 框架来实现一个基础的代购商品管理、用户下单等功能的简易系统
这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。
如何让DataWorks调度依赖一个非DataWorks的任务结点，如数据上传任务？
如何让DataWorks调度依赖一个非DataWorks的任务结点，如数据上传任务？创建一个表的空分区，然后通过DataWorks去检查这个分区。
云端问道5期实践教学-基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本文基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析实践，通过云起实验室进行实操。实验步骤包括创建VPC和交换机、开通Hologres实例、配置DataWorks、创建网关、设置数据源、创建实时同步任务等。最终实现MySQL数据实时同步到Hologres，并进行高效查询分析。实验手册详细指导每一步操作，确保顺利完成。
🚀DataWorks 深度实践与评测：数据治理新时代的全景体验。
在数字化转型中，企业不仅需要技术创新，更需完善的**数据管理和开发治理工具**。DataWorks 作为阿里云推出的一站式智能大数据平台，整合了阿里巴巴15年的大数据经验，提供从数据接入、开发、治理到资产管理的全流程解决方案。它支持湖仓一体架构，内置AI助手提升开发效率，并适用于金融、零售等多行业。本文将深入探讨 DataWorks 的功能、应用场景及性能表现，通过用户画像分析实践展示其强大潜力...
DataWorks深度技术解读：构建开放的云原生数据开发平台
Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品，旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性，确保商业决策的有效性。然而，严格的治理模式限制了开发者的灵活性，尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战，Dateworks进行了重大革新，包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座，Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持，连接更多云产品，并提供开源Flowspec和Open API，提升用户体验。
DataWorks年度发布：智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进
阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。
DataWorks 稳定性保障全解析：深入监控与资源调配
DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。
DataWorks产品体验测评
一文带你了解DataWorks大数据开发治理平台的优与劣
《DataWorks：数据处理的卓越实践与改进思考》
DataWorks是一款强大的数据处理平台，支持数据集成、清洗、转换、建模与分析。它通过可视化界面简化操作流程，助力企业实现数据共享与协同。在电商、医疗和金融等领域应用广泛。改进建议包括提升性能、增强数据安全、优化用户界面及拓展功能如数据可视化和机器学习，以满足更多需求并提高数据处理效率。未来，DataWorks有望成为数据处理领域的领先平台。
DataWorks产品体验评测、
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