系列文章目录

1.1 什么是DataWorks
1.2 功能特性
1.2.1 数据集成：全领域数据汇聚
1.2.3 数据建模：智能数据建模
1.2.4 数据分析：即时快速分析
1.2.5 数据质量：全流程的质量监控
1.2.6 数据地图：统一管理，跟踪血缘
1.2.7 数据服务：低成本快速发布API
1.2.8 开放平台：能力全面开放
1.2.9 迁移助手与迁云服务
1.3 各引擎使用说明
1.3.1 什么是MaxCompute
1.3.2 MaxCompute功能特性
1.3.3 DataWorks与MaxCompute的关系

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前言

本文主要详解了DataWorks基本功能，为第一部分：
由于篇幅过长，分章节进行发布。
后续：
 数据集成的使用
 数据开发流程及操作
 运维中心的使用

1.1 什么是DataWorks

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。
产品架构：
DataWorks十多年沉淀数百项核心能力，通过智能数据建模、全域数据集成、高效数据生产、主动数据治理、全面数据安全、数据分析服务六大全链路数据治理的能力，帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河”，释放企业的数据生产力。

发展历史：
从2009年产品立项开始，DataWorks与阿里巴巴业务共同发展，结合MaxCompute、Hologres等大数据计算引擎的能力，跨越多个技术阶段，支撑阿里巴巴数据中台与数据治理建设。目前阿里巴巴集团内DataWorks每天活跃用户数超过5万人，平均每3个人就有1个人使用DataWorks，支持300多个数据应用，服务100多个阿里巴巴集团事业部。

2015年DataWorks正式上云，将多年沉淀的大数据建设方法论产品化输出，服务阿里云上客户，通过不断迭代的产品能力，DataWorks正在与各行各业的客户与合作伙伴一起，通过全链路数据治理，管得好数据、用得好数据，让数据从低质低效向高质高效流动。

1.2 功能特性

1.2.1 数据集成：全领域数据汇聚

DataWorks的数据集成功能模块是稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，致力于提供复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间高速稳定的数据移动及同步能力。
DataWorks数据集成支持离线同步、实时同步，以及离线和实时一体化的全增量同步。
1.2.2 数据开发与运维中心：数据加工
DataWorks的数据开发（DataStudio）是数据加工的开发平台，运维中心是智能运维平台，基于这两个功能模块，可以在DataWorks上规范、高效地构建和运维数据开发工作流。
开发流程：

可视化的开发界面：

支持通过拖拉拽的方式构建任务流程，在统一的界面进行数据开发和调度配置。
任务监控与定位处理：

1.2.3 数据建模：智能数据建模

智能数据建模是阿里云DataWorks自主研发的智能数据建模产品，沉淀了阿里巴巴十多年来数仓建模方法论的最佳实践，包含数仓规划、数据标准、维度建模及数据指标四大模块，帮助企业在搭建数据中台、数据集市建设过程中提升建模及逆向建模的能力，并通过数据建模快速构建企业数据资产。
功能概述：
智能数据建模产品包含数仓规划、数据标准、维度建模、数据指标四大产品模块。

 数仓规划：数仓规划支持数仓分层、数据域、数据集市等的规划，支持设置模型设计空间，不同部门可共享一套数据标准和数据模型。
 数据标准：数据标准字段标准、标准代码、度量单位、命名词典的定义，支持标准代码自动生成质量规则，落标检查不再难。
 维度建模：维度建模支持逆向建模，解决现有数仓的建模冷启动难题，支持可视化数仓维度建模，支持通过Excel文件导入模型和通过FML（一种类SQL的DSL）快速构建模型，支持与数据开发DataStudio无缝打通，自动生成ETL代码。
 数据指标：数据指标支持原子指标、派生指标的定义与构建，与维度建模无缝打通，可根据原子指标和不同维度批量创建派生指标。

1.2.4 数据分析：即时快速分析

数据分析支持基于个人视角的数据上传、公共数据集、表搜索与收藏、在线SQL取数、SQL文件共享、SQL查询结果下载及用电子表格进行大屏幕数据查看等产品功能。

1.2.5 数据质量：全流程的质量监控

DataWorks的全流程数据质量监控功能提供了35种预设表级别、字段级别和自定义的监控模板。
数据质量支持对常见大数据存储（MaxCompute、E-MapReduce Hive、Hologres等）进行质量校验。从完整性、准确性、有效性、一致性、唯一性和及时性等多个维度，配置质量监控规则。并可以将质量监控规则与调度节点进行关联，当任务运行完成后便会触发质量规则校验，帮助用户第一时间感知问题数据，按需设置规则的强弱来控制任务是否失败退出，从而避免脏数据影响扩大，有效降低数据恢复处理的时间成本和费用成本。

1.2.6 数据地图：统一管理，跟踪血缘

DataWorks的数据地图功能可以实现对数据的统一管理和血缘的跟踪。
数据地图以数据搜索为基础，提供表使用说明、数据类目、数据血缘、字段血缘等工具，帮助数据表的使用者和拥有者更好地管理数据、协作开发。

1.2.7 数据服务：低成本快速发布API

DataWorks的数据服务功能模块是灵活轻量、安全稳定的数据API构建平台，旨在为企业提供全面的数据共享能力，帮助用户从发布审批、授权管控、调用计量、资源隔离等方面实现数据价值输出及共享开放。
 数据服务支持通过零代码或自助SQL的双模式，将各类数据源下的数据表生成数据API，同时支持函数计算来辅助加工API的请求参数及返回结果。
 数据服务采用Serverless架构，用户无需关心运行环境等基础设施，即可将API服务一键发布至API网关。

1.2.8 开放平台：能力全面开放

DataWorks开放平台提供了全面的开放能力，可以实现深度的系统集成、自动化操作、流程定义、业务监控等，欢迎广大用户及合作伙伴，基于DataWorks的开放平台来实现行业化、场景化的数据应用和插件。
DataWorks开放平台提供开放API（OpenAPI）、开放事件（OpenEvent）、扩展程序（Extensions）等能力。
 开放API（OpenAPI）
通过OpenAPI可以实现用户的自有应用与DataWorks的深度集成，例如实现批量创建任务、发布任务、运维任务等，提升大数据处理效率，减少人工操作成本。
 开放事件（OpenEvent）
通过OpenEvent可以允许用户订阅DataWorks中的系统事件，实时获取并响应事件变化，例如订阅表变更事件实现对核心表的实时监控，订阅任务变更事件实现自定义实时任务监控大屏。
 扩展程序（Extensions）
Extensions则是将OpenAPI和OpenEvent有机结合起来的服务级插件，通过Extensions允许用户对DataWorks中的流程控制进行自定义，例如用户可以自定义任务发布管控插件，从而对不符合规范和要求的任务进行拦截。

1.2.9 迁移助手与迁云服务

DataWorks迁移助手支持将开源调度引擎的作业迁移至DataWorks，支持作业跨云、跨Region、跨账号迁移，实现DataWorks作业快速克隆部署，同时DataWorks团队联合大数据专家服务团队，上线迁云服务，快速实现数据与任务的上云。
迁移助手与迁云服务主要功能包括：
任务上云：实现将开源调度引擎的作业搬迁至DataWorks上。
DataWorks迁移：实现DataWorks体系内的开发成果互相迁移。

1.3 各引擎使用说明

DataWorks支持3种引擎，分别是MaxCompute，EMR，Hologres，其中最常见的是MaxCompute，以下介绍则以DataWorks On MaxCompute来介绍。

1.3.1 什么是MaxCompute

MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使用户可以经济并高效地分析处理海量数据。
MaxCompute提供离线和流式数据的接入，支持大规模数据计算及查询加速能力，为用户提供面向多种计算场景的数据仓库解决方案及分析建模服务。MaxCompute还为用户提供完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，用户可以不必关心分布式计算和维护细节，便可轻松完成大数据分析。

1.3.2 MaxCompute功能特性

计算：
MaxCompute向用户提供了多种经典的分布式计算模型，提供TB、PB、EB级数据计算能力，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本。

存储：
表是MaxCompute的数据存储单元，MaxCompute中不同类型作业的操作对象（输入、输出）都是表；MaxCompute采用列压缩存储格式，通常情况下具备5倍压缩能力；MaxCompute数据存储格式全面升级为AliORC，具备更高存储性能。

1.3.3 DataWorks与MaxCompute的关系

DataWorks和MaxCompute进行了深度融合。
DataWorks为MaxCompute提供任务调度、元数据管理、数据治理、数据安全管控等能力，但任务计算、数据存储仍在MaxCompute中。标准模式工作空间下，DataWorks为不同环境绑定不同的MaxCompute项目，实现DataWorks开发环境与生产环境存储、资源等隔离。

DataWorks on MaxCompute的基本开发流程如下图：