DataWorks基於MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等巨量資料引擎，為資料倉儲、資料湖、湖倉一體等解決方案提供統一的全鏈路巨量資料開發治理平台。本文以DataWorks的部分核心功能為例，指導您使用DataWorks接入資料並進行業務處理、周期調度以及資料視覺效果。
入門簡介
通過本快速入門，您可以快速完成以下操作。
資料同步：通過DataWorks的Data Integration模組，建立離線同步任務，將業務資料同步至巨量資料計算平台（如MaxCompute數倉）。
資料清洗：在DataWorks的資料開發模組中，對業務資料進行處理、分析和挖掘。
資料展示：在DataWorks的資料分析模組中，將分析結果轉化為圖表，便於業務人員理解。
周期性調度：為資料同步和資料清洗流程配置周期性調度，使其定時執行。
前提條件
為確保本教程可以順利進行，推薦使用阿里雲主帳號或具備AliyunDataWorksFullAccess許可權的RAM使用者。具體操作，請參見準備阿里雲帳號（主帳號）或準備RAM使用者（子帳號）。
DataWorks提供了完善的許可權管控機制，支援在產品級與模組層級對許可權進行管控，如果您需要更精細的許可權控制，請參見DataWorks許可權體系功能概述。
準備工作
建立工作空間並綁定資源群組。
本教程以華東2（上海）地區為例，介紹DataWorks快速入門，您需要登入DataWorks管理主控台，切換至華東2（上海）地區，查看該地區是否開通DataWorks。
說明本教程以華東2（上海）為例，在實際使用中，請根據實際業務資料所在位置確定開通地區：
如果您的業務資料位元於阿里雲的其他雲端服務，請選擇與其相同的地區。
如果您的業務在本地，需要通過公網訪問，請選擇與您實際地理位置較近的地區，以降低訪問延遲。
如果未開通，單擊0元組合購買，通過組合購買，一站式完成DataWorks開通、預設空間建立以及資源群組綁定。
配置組合購買頁相關參數。
參數
說明
樣本
地區
選擇需要開通DataWorks的地區。
華東2（上海）
DataWorks
選擇需要購買的DataWorks版本。
說明本教程以基礎版為例，所有版本均可體驗本教程所涉及的功能，您可以參考DataWorks各版本支援的功能詳情，根據實際業務需要，選擇合適的DataWorks版本。
基礎版
勾選服務合約後，單擊確認訂單並支付，完成後續支付。
說明完成購買後，系統將自動建立工作空間，並預設建立資源群組綁定至工作空間，用於後續Data Integration、資料開發、資料調度等任務的運行。
你可以前往DataWorks工作空間列表，切換至華東2（上海）地區，查看已建立的工作空間。
如果已開通，則需要手動建立本次教程使用的工作空間、資源群組及資源群組綁定操作。
建立工作空間。
單擊DataWorks管理主控台左側導覽列的工作空間列表，然後單擊建立工作空間。
在建立工作空間頁面，自訂工作空間名稱，然後單擊提交。
建立資源群組。
單擊DataWorks管理主控台左側導覽列的資源群組列表，然後單擊建立資源群組。
在DataWorks通用資源群組（隨用隨付）頁面，配置如下參數。
參數
說明
資源群組名稱
自訂。
Virtual Private Cloud、交換器（V-Switch）
選擇已有的VPC和交換器，如當前地區沒有，請單擊參數說明中對應的控制台連結前往建立。
服務關聯角色
根據頁面提示，建立DataWorks服務關聯角色。
單擊立即購買，完成後續支付。
為工作空間綁定資源群組。
單擊DataWorks管理主控台左側導覽列的資源群組列表，找到已建立的資源群組，單擊操作列的
> 修改歸屬空間。在修改歸屬空間頁面，找到已建立的DataWorks工作空間，單擊其操作列的綁定。
為資源群組綁定的VPC配置EIP。
本教程使用的電商平台公開測試業務資料需要通過公網擷取，而上一步建立的通用型資源群組預設不具備公網訪問能力，需要為資源群組綁定的VPC配置公網NAT Gateway，添加EIP，使其與公開資料網路打通，從而擷取資料。
登入專用網路-公網NAT Gateway控制台，在頂部功能表列切換至華東2（上海）地區。
單擊建立NAT Gateway。配置相關參數。
參數
取值
所屬地區
華東2（上海）。
所屬專用網路
選擇資源群組綁定的VPC和交換器。
您可以前往DataWorks管理主控台，切換地區後，在左側導覽列單擊資源群組列表，找到已建立的資源群組，然後單擊操作列的網路設定，在資料調度 & Data Integration地區查看綁定的專用網路和交換器。VPC和交換器的更多資訊，請參見什麼是專用網路。
關聯交換器
訪問模式
VPC全通模式（SNAT）。
Elastic IP Address
新購Elastic IP Address。
關聯角色建立
首次建立NAT Gateway時，需要建立服務關聯角色，請單擊建立關聯角色。
說明上表中未說明的參數保持預設值即可。
單擊立即購買，勾選服務合約後，單擊確認訂單，完成購買。
操作步驟
本文以如下情境為例，指導您快速體驗DataWorks的相關功能：
假設某一電商平台將商品資訊、訂單資訊儲存在MySQL資料庫中，需要定期對訂單資料進行分析，通過可視化的方式查看每日最暢銷商品類目排名表。
步驟一：資料同步
建立資料來源。
DataWorks通過建立資料來源的方式，接入資料來源和資料去向，因此，本步驟需要分別建立MySQL和MaxCompute兩個資料來源。
MySQL資料來源，用於串連資料來源（儲存業務資料的MySQL資料庫），為本教程提供原始業務資料。
說明您無需準備本教程使用的原始業務資料，為方便測試和學習，DataWorks為您提供測試資料集，相關表資料已儲存在公網MySQL資料庫中，您只需建立MySQL資料來源接入即可。
MaxCompute資料來源，用於串連資料去向（MaxCompute數倉），將MaxCompute資料來源綁定至資料開發後，能夠為本教程提供資料存放區和計算能力。
如果您的專案空間中存在已添加的MaxCompute資料來源，則無需進行此步驟。
如果您的專案空間中沒有添加MaxCompute資料來源，在參考如下步驟建立。
資料開發綁定MaxCompute資料來源。
需要先將MaxCompute資料來源綁定至資料開發，後續才能在資料開發模組中對MaxCompute的資料進行處理。
在左上方單擊
> 全部產品 > 資料開發與營運 > DataStudio（資料開發）。在左側導覽列單擊資料來源（
），找到已建立的MaxCompute資料來源，單擊綁定。說明如果您的資料開發模組已綁定了MaxCompute資料來源，則無需進行此步驟。
建立虛擬節點，用於統籌管理整個電商平台銷售資料分析的商務程序。該節點為空白跑任務，無須編輯代碼。
在左側導覽列單擊資料開發，找到，然後右鍵Workflow，選擇，自訂節點名稱，本教程以
Workshop為例。
建立離線同步任務。
本教程使用的測試資料涉及兩張表（商品資訊源表
item_info和訂單資訊源表trade_order），這兩張表格儲存體於MySQL資料來源關聯的MySQL資料庫中，本步驟需要分別建立兩個離線同步節點（節點名稱以ods_item_info和ods_trade_order為例），用於將item_info表和trade_order表同步至MaxCompute資料來源關聯的MaxCompute數倉中，然後再進行後續資料開發。右鍵Workflow，選擇。
在建立節點頁面，設定名稱為ods_item_info。
配置資料來源為已建立的MySQL資料來源，資料去向為已綁定至資料開發的MaxCompute資料來源，資源群組選擇工作空間已綁定的資源群組，然後測試連通性都為可連通後，單擊下一步。
配置資料來源和資料去向的相關參數。
說明表中未說明的參數保持預設值即可。
配置地區
參數
ods_item_info離線同步節點取值
資料來源
表
item_info資料去向
表
單擊一鍵產生目標表結構，在建立表視窗中，修改建表語句，將表名修改為
ods_item_info，然後單擊建立表。通道控制
髒資料策略
配置為不容忍髒資料。
單擊離線同步任務配置視窗頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（
）。重要在離線計算情境下，
bizdate為業務交易發生的日期，也常被稱為業務日期（business date）。例如，今天統計前一天的營業額，此處的前一天，指交易發生的日期，也就是業務日期。帶參運行時，自訂參數取值保持預設（目前時間的前一天）即可。如果您在此時修改了
bizdate取值，請在後續本文所有節點涉及帶參運行時，同步修改bizdate取值。
右鍵Workflow，選擇。
在建立節點頁面，設定名稱為ods_trade_order。
配置資料來源為已建立的MySQL資料來源，資料去向為已綁定至資料開發的MaxCompute資料來源，資源群組選擇工作空間已綁定的資源群組，然後測試連通性都為可連通後，單擊下一步。
配置資料來源和資料去向的相關參數。
說明表中未說明的參數保持預設值即可。
配置地區
參數
ods_trade_order離線同步節點取值
資料來源
表
trade_order資料去向
表
單擊一鍵產生目標表結構，在建立表視窗中，修改建表語句，將表名修改為
ods_trade_order，然後單擊建立表。通道控制
髒資料策略
配置為不容忍髒資料。
單擊離線同步任務配置視窗頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（）。
步驟二：資料清洗
資料已從MySQL同步至MaxCompute後，獲得兩張資料表（商品資訊表ods_item_info和訂單資訊表ods_trade_order），您可以在DataWorks的資料開發模組對錶中資料進行清洗、處理和分析，從而擷取每日最暢銷商品類目排名表。
運行ODPS節點時，會展示費用預估，由於每一個ODPS節點配置的SQL中同時包括CREATE和INSERT語句，INSERT時，表還未建立，因此可能提示預估費用失敗，請忽略此報錯，直接運行即可。
建立
dim_item_info節點。基於
ods_item_info表，處理商品維度資料，產出商品基礎資訊維度資料表dim_item_info。右鍵Workflow，選擇，在建立節點頁面，設定名稱為
ods_item_info後，單擊確認，配置如下SQL。CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_item_info ( gmt_modified STRING COMMENT '商品最後修改日期', gmt_create STRING COMMENT '商品建立時間', item_id BIGINT COMMENT '商品數字ID', title STRING COMMENT '商品標題', sub_title STRING COMMENT '商品子標題', pict_url STRING COMMENT '主圖URL', desc_path STRING COMMENT '商品描述的路徑', item_status BIGINT COMMENT '商品狀態1：確認通過0：未確認通過', last_online_time DATETIME COMMENT '最近一次開始銷售時間，商品上架時間', last_offline_time DATETIME COMMENT '銷售結束時間，表示一個銷售周期的結束，僅作用於拍賣商品', duration BIGINT COMMENT '有效期間，銷售周期，只有兩個值，7天或14天', reserve_price DOUBLE COMMENT '當前價格', secure_trade_ordinary_post_fee DOUBLE COMMENT '平郵費用', secure_trade_fast_post_fee DOUBLE COMMENT '快遞費用', secure_trade_ems_post_fee DOUBLE COMMENT 'EMS郵費', last_online_quantity BIGINT COMMENT '商品最近一次上架時的庫存數量', features STRING COMMENT '商品特徵', cate_id BIGINT COMMENT '商品葉子類目ID', cate_name STRING COMMENT '商品葉子類目名稱', commodity_id BIGINT COMMENT '品類ID', commodity_name STRING COMMENT '品類名稱', is_virtual STRING COMMENT '是否虛擬商品', shop_id BIGINT COMMENT '商家ID', shop_nick STRING COMMENT '商家NICK', is_deleted BIGINT COMMENT '類目是否刪除' ) COMMENT '商品基礎資訊維度資料表' PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '業務日期, yyyymmdd') LIFECYCLE 365; -- 插入資料到 dim_item_info 表 INSERT OVERWRITE TABLE dim_item_info PARTITION(pt='${bizdate}') SELECT gmt_create, gmt_modified, item_id, title, sub_title, pict_url, desc_path, item_status, last_online_time, last_offline_time, duration, cast(reserve_price as DOUBLE), cast(secure_trade_ordinary_post_fee as DOUBLE), cast(secure_trade_fast_post_fee as DOUBLE), cast(secure_trade_ems_post_fee as DOUBLE), last_online_quantity, features, cate_id, cate_name, commodity_id, commodity_name, is_virtual, shop_id, shop_nick, is_deleted FROM ods_item_info WHERE pt = '${bizdate}';單擊ODPS SQL配置視窗頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（）。
建立
dwd_trade_order節點。基於
ods_trade_order表，對訂單的詳細交易資料進行初步清洗、轉換和商務邏輯處理，產出交易下單明細事實表dwd_trade_order。右鍵Workflow，選擇，在建立節點頁面，設定名稱為
dwd_trade_order後，單擊確認，配置如下SQL。CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_trade_order ( id BIGINT COMMENT '主鍵，去重後的最新id', gmt_create DATETIME COMMENT '建立時間', gmt_modified DATETIME COMMENT '修改時間', sub_order_id BIGINT COMMENT '子訂單ID', parent_order_id BIGINT COMMENT '父訂單ID', buyer_id BIGINT COMMENT '買家數字id', buyer_nick STRING COMMENT '買家暱稱，處理空值', item_id BIGINT COMMENT '商品數字id', item_price DECIMAL(38,18) COMMENT '商品價格，單位分', buy_amount BIGINT COMMENT '購買數量', biz_type BIGINT COMMENT '交易類型', memo STRING COMMENT '備忘，處理空值', pay_status BIGINT COMMENT '支付狀態', logistics_status BIGINT COMMENT '物流狀態', status BIGINT COMMENT '狀態', seller_memo STRING COMMENT '賣家的給交易的備忘', buyer_memo STRING COMMENT '買家給交易的備忘', clean_ip STRING COMMENT '清洗後的買家IP，過濾無效格式', end_time DATETIME COMMENT '交易結束時間', pay_time DATETIME COMMENT '付款的時間', is_sub BIGINT COMMENT '是否是子訂單1表示子訂單', is_parent BIGINT COMMENT '是否是父訂單1表示父訂單', shop_id BIGINT COMMENT '商家id', total_fee DECIMAL(38,18) COMMENT '去除折扣和調整後的子訂單費用', is_large_order_flag BOOLEAN COMMENT '是否為大額訂單標誌' ) COMMENT '交易下單明細事實表，包含初步清洗和商務邏輯處理' PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '業務日期, yyyymmdd') LIFECYCLE 365; -- 資料生命週期設定為365天 INSERT OVERWRITE TABLE dwd_trade_order PARTITION(pt='${bizdate}') SELECT MAX(id) AS id, -- 假設使用最新的id作為去重標準 gmt_create, gmt_modified, sub_order_id, parent_order_id, buyer_id, COALESCE(buyer_nick, '') AS buyer_nick, -- 處理buyer_nick為空白的情況 item_id, item_price, buy_amount, biz_type, COALESCE(memo, '') AS memo, -- 處理memo為空白的情況 pay_status, logistics_status, status, seller_memo, buyer_memo, CASE WHEN ip LIKE '__.__.__.__' THEN NULL -- 過濾無效IP格式 ELSE ip END AS clean_ip, end_time, pay_time, is_sub, is_parent, shop_id, total_fee, CASE WHEN total_fee >= 10000 THEN TRUE -- 假設大於10000分的訂單為大額訂單 ELSE FALSE END AS is_large_order_flag -- 添加商務邏輯標誌 FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY buyer_id, item_id, gmt_create ORDER BY id DESC) AS rn -- 用於去重的行號 FROM ods_trade_order WHERE pt = '${bizdate}' ) AS sub_query WHERE rn = 1 -- 僅保留每個去重組的第一條記錄 GROUP BY gmt_create, gmt_modified, sub_order_id, parent_order_id, buyer_id, buyer_nick, item_id, item_price, buy_amount, biz_type, memo, pay_status, logistics_status, status, seller_memo, buyer_memo, clean_ip, end_time, pay_time, is_sub, is_parent, shop_id, total_fee, is_large_order_flag;單擊ODPS SQL配置視窗頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（）。
建立
dws_daily_category_sales節點。基於
dwd_trade_order表和dim_item_info表，對DWD層經過清洗和標準化的詳細資料進行匯總，產出每日商品類目銷售匯總表dws_daily_category_sales。右鍵Workflow，選擇，在建立節點頁面，設定名稱為
dws_daily_category_sales後，單擊確認，配置如下SQL。CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_daily_category_sales ( cate_id BIGINT COMMENT '商品葉子類目ID', cate_name STRING COMMENT '商品葉子類目名稱', total_sales_amount DECIMAL(38,18) COMMENT '商品類目總銷售額，單位分', order_count BIGINT COMMENT '訂單數量' ) COMMENT '每日商品類目銷售匯總表' PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '業務日期, yyyymmdd') LIFECYCLE 365; INSERT OVERWRITE TABLE dws_daily_category_sales PARTITION(pt='${bizdate}') SELECT i.cate_id, i.cate_name, SUM(t.total_fee) AS total_sales_amount, COUNT(DISTINCT t.id) AS order_count FROM dwd_trade_order t JOIN dim_item_info i ON t.item_id = i.item_id AND t.pt = i.pt WHERE t.pt = '${bizdate}' GROUP BY t.pt, i.cate_id, i.cate_name;單擊ODPS SQL配置視窗頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（）。
建立
ads_top_selling_categories節點。基於
dws_daily_category_sales表，產出每日最暢銷商品類目排名表ads_top_selling_categories。右鍵Workflow，選擇，在建立節點頁面，設定名稱為
ads_top_selling_categories後，單擊確認，配置如下SQL。CREATE TABLE IF NOT EXISTS ads_top_selling_categories ( rank BIGINT COMMENT '銷量排名', cate_id BIGINT COMMENT '商品葉子類目ID', cate_name STRING COMMENT '商品葉子類目名稱', total_sales_amount DECIMAL(38,18) COMMENT '商品類目總銷售額，單位分', order_count BIGINT COMMENT '訂單數量' ) COMMENT '每日最暢銷商品類目排名表' PARTITIONED BY (pt STRING COMMENT '業務日期, yyyymmdd'); INSERT OVERWRITE TABLE ads_top_selling_categories PARTITION(pt='${bizdate}') SELECT rank, cate_id, cate_name, total_sales_amount, order_count FROM ( SELECT DENSE_RANK() OVER(ORDER BY total_sales_amount DESC) AS rank, cate_id, cate_name, total_sales_amount, order_count FROM ( SELECT cate_id, cate_name, SUM(total_sales_amount) AS total_sales_amount, SUM(order_count) AS order_count FROM dws_daily_category_sales WHERE pt = '${bizdate}' GROUP BY cate_id, cate_name ) agg_sub ) agg_outer WHERE rank <= 10;單擊ODPS SQL配置視窗頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（）。
步驟三：資料展示
您已經將從MySQL中擷取的原始測試資料，經過資料開發處理，匯總於表ads_top_selling_categories中，現在可查詢表資料，查看資料分析後的結果。
您可以直接在資料開發中查詢表資料，或使用資料分析模組將表結構產生為卡片。
資料開發查詢
在資料開發模組左側導覽列單擊臨時查詢，然後右鍵臨時查詢，單擊。在建立節點視窗，單擊確定。
在臨時查詢頁面，配置如下SQL。
SELECT * FROM ads_top_selling_categories WHERE pt=${bizdate};單擊頂部的儲存（
），然後單擊帶參運行（）。在查詢結果中單擊
，選擇圖表類型後，查看產生的結果。
資料分析產生卡片
在左上方單擊
> 全部產品 > 資料分析 > SQL查詢。在我的檔案後單擊
> 建立檔案，自訂檔案名稱後單擊確定。
在SQL查詢頁面，配置如下SQL。
SELECT * FROM ads_top_selling_categories WHERE pt=${bizdate};單擊頂部的運行（
），根據頁面提示，在右上方選擇MaxCompute資料來源後單擊確定，然後在費用預估頁面，單擊運行。在查詢結果中單擊
，查看可視化圖表結果，您可以單擊圖表右上方的
自訂圖表樣式。
您也可以單擊圖表右上方儲存，將圖表儲存為卡片，然後在左側導覽列單擊卡片（
）查看。
步驟四：周期性調度
通過完成前文操作步驟，您已經擷取了前一天各類商品的銷售資料，但是，如果需要每天擷取最新的銷售資料，則可以為資料開發中各任務節點配置周期任務，使其周期性定時執行。
在左上方單擊
> 全部產品 > 資料開發與營運 > DataStudio（資料開發）。雙擊商務程序Workflow，在畫布中移動各節點位置並按下圖拖拽出各節點的上下遊依賴關係。
單擊右側流程參數，配置參數名稱為
bizdate，參數值或運算式為$bizdate，單擊儲存。
雙擊虛擬節點（Workshop），配置如下周期調度參數後，單擊頂部的儲存（
）。說明其他參數保持預設即可。
切換至Workflow商務程序頁簽，單擊頂部的運行，參數bizdate填寫為前一天（例如今天為20240731，則此處填寫為20240730），測試所有流程是否均能成功運行。
所有節點均能成功運行後，點擊頂部的提交，將流程中所有節點提交至營運中心。
在左上方單擊
> 全部產品 > 資料開發與營運 > 營運中心（工作流程）。在中即可看到已建立的周期任務。
說明如需展示如下圖的所有上下遊依賴節點，請按右鍵Workshop節點，選擇。
下一步
本教程僅簡單展示了DataWorks的Data Integration、資料開發、資料分析和周期性調度的簡單使用，更多操作細節、參數解釋，請參見Data Integration、資料開發、資料分析和任務調度配置。
除本教程介紹的模組外，DataWorks還支援資料建模、資料品質、資料保護傘等多個模組，為您提供一站式資料監控與營運。
如果您在實際業務中，需要對數倉進行規劃，則可以使用資料建模，將資料進行結構化、有序的管理。更多資訊，請參見資料建模。
如果您需要識別資料品質問題並避免品質問題擴散，則可以使用資料品質模組，該模組針對資料研發的全鏈路，保障資料可用性，與任務調度流程緊密結合，可以協助您第一時間發現品質問題。更多資訊，請參見資料品質。
如果您出於安全考慮，需要對資料進行脫敏、存取控制、風險識別、資料溯源等操作，可以使用資料保護傘模組，該模組能夠協助您快速梳理敏感性資料並進行安全管控，保障資料安全。更多資訊，請參見資料保護傘。
如果您需要快速將查詢資料表功能產生對應的API，並提供給其他服務，可以使用資料服務模組。更多資訊，請參見資料服務。
基於豐富的DataWorks模組化功能，您還可以體驗更多DataWorks實踐教程，具體內容，請參見情境教程。
附錄：資源釋放與清理
如果您需要釋放本次教程所建立的資源，具體操作步驟如下：
停止周期任務。
進入營運中心頁面。
登入DataWorks控制台，切換至目標地區後，單擊左側導覽列的，在下拉框中選擇對應工作空間後單擊進入營運中心。
在中，勾選所有之前建立的周期任務，然後在底部單擊。
刪除資料開發節點並解除綁定MaxCompute資料來源。
進入資料開發頁面。
登入DataWorks控制台，切換至目標地區後，單擊左側導覽列的，在下拉框中選擇對應工作空間後單擊進入資料開發。
在中，找到已建立的離線同步節點和ODPS SQL節點，右鍵選擇刪除。
在左側導覽列，單擊資料來源，找到已綁定的MaxCompute資料來源，單擊解除綁定。
刪除資料來源。
進入管理中心頁面。
登入DataWorks控制台，切換至目標地區後，單擊左側導覽列的管理中心，在下拉框中選擇對應工作空間後單擊進入管理中心。
在左側導覽列單擊，找到已建立的MySQL資料來源和MaxCompute資料來源，單擊操作列的刪除。
刪除MaxCompute專案。
登入MaxCompute管理主控台，找到已建立的MaxComput專案，單擊操作列的刪除，在確認視窗勾選選項後單擊確定。
刪除公網NAT Gateway並釋放Elastic IP Address。
登入專用網路-公網NAT Gateway控制台，在頂部功能表列切換至華東2（上海）地區。
找到已建立的公網NAT Gateway，單擊操作列的
> 刪除，在確認視窗中，選中強制移除，然後單擊確定。在左側導覽列單擊，找到已建立的Elastic IP Address，單擊操作列的
> 釋放，在確認視窗中，單擊確定。