DataWorks：Function Compute節點

使用限制

• 功能限制

  DataWorks目前僅支援調用事件函數，不支援調用HTTP函數。因此，若要在DataWorks周期性調度處理事件函數，則在建立函數時，需要建立用於處理事件請求的事件函數。更多函數類型介紹，詳情請參見函數類型。

• 地區限制

  DataWorks目前僅支援華東1（杭州）、華東2（上海）、華北2（北京）、華北3（張家口）、華南1（深圳）、中國香港、新加坡、英國（倫敦）、美國（矽谷）、美國（維吉尼亞）、德國（法蘭克福）的工作空間使用Function Compute功能。

注意事項

• 使用Function Compute節點時，需基於已建立的服務調用待執行事件函數。選擇服務時，若無法擷取已建立的服務列表，則可能原因如下：

  • 當前帳號欠費：請儲值後重新整理節點配置頁面重新嘗試。

  • 當前登入使用者沒有擷取服務列表的許可權：請聯絡阿里雲主帳號為您添加fc:ListServices許可權，或直接賦予您 AliyunFCFullAccess許可權，授權後請重新整理節點配置頁面重新嘗試。授權操作，請參見為RAM使用者授權。

• 使用DataWorks的Function Compute節點運行函數時，若運行時間長度超過1小時，請將DataWorksFunction Compute節點的調用方式配置為非同步呼叫。Function Compute非同步呼叫的介紹，請參考非同步呼叫。

• 若使用RAM使用者（即子帳號）進行Function Compute節點開發，則需為該使用者添加如下系統策略或自訂策略許可權。

  策略類型	策略描述	相關參考
  系統策略	使用系統策略時，需授權使用者AliyunFCFullAccess，或AliyunFCReadOnlyAccess及AliyunFCInvocationAccess權限原則。	系統策略
  自訂策略	使用自訂策略時，需授權使用者如下所有權限原則。 fc:GetService fc:ListServices fc:GetFunction fc:InvokeFunction fc:ListFunctions fc:GetFunctionAsyncInvokeConfig fc:ListServiceVersions fc:ListAliases fc:GetAlias fc:ListFunctionAsyncInvokeConfigs fc:GetStatefulAsyncInvocation fc:StopStatefulAsyncInvocation	自訂策略

步驟一：進入節點建立入口

1. 登入DataWorks控制台，切換至目標地區後，單擊左側導覽列的資料建模與開發 > 資料開發，在下拉框中選擇對應工作空間後單擊進入資料開發。

2. 進入節點建立入口。

   在資料開發（DataStudio）介面，您可通過如下方式建立Function Compute節點。

步驟二：建立並配置Function Compute節點

1. 建立Function Compute節點。

   進入節點建立入口後，根據介面提示，配置建立節點的路徑、名稱等基本資料，建立節點。

2. 配置Function Compute節點參數。

   在節點編輯頁面，根據業務需求，選擇執行本次任務需調用的函數並配置其運行方式及變數詳情。

   參數	描述
   選擇服務	用於為函數提供相關運行資源。同一服務下的所有函數共用一些相同的設定，例如，服務授權和日誌配置等。如果沒有可用服務，則需建立，詳情請參見建立服務。
   選擇版本或別名	選擇後續調用函數時所使用的服務版本或別名。預設版本為 LATEST。 服務版本 Function Compute提供服務等級的版本控制功能，支援您為自己的服務發布一個或多個版本。當發布版本時，Function Compute會為服務產生快照，包括服務的配置、服務內的函數代碼及函數配置，但不包括觸發器，並自動分配一個版本號碼與其關聯，以供後續使用。發布版本，詳情請參見發布版本。 版本別名 Function Compute支援為服務的版本建立別名。別名用於指向特定版本，您可利用別名輕鬆實現發布、復原以及灰階發布等功能。別名無法脫離服務或版本單獨存在。使用別名訪問服務或函數時，Function Compute會將別名解析為其指向的版本，調用方無需瞭解別名指向的具體版本。建立別名，詳情請參見建立別名。
   選擇函數	選擇此次任務執行所需調用的函數。如果沒有可用函數，則需建立，詳情請參見建立函數。 說明 DataWorks目前僅支援調用事件函數，不支援調用HTTP函數。因此，若要在DataWorks周期性調度處理事件函數，則在建立函數時，需要建立用於處理事件請求的事件函數。更多函數類型介紹，詳情請參見函數類型。 樣本選擇para_service_01_by_time_triggers函數。建立該函數時，選擇平台提供的定時觸發函數的範例程式碼。代碼邏輯如下。 import json import logging logger = logging.getLogger() def handler(event, context): logger.info('event: %s', event) # Parse the json evt = json.loads(event) triggerName = evt["triggerName"] triggerTime = evt["triggerTime"] payload = evt["payload"] logger.info('triggerName: %s', triggerName) logger.info("triggerTime: %s", triggerTime) logger.info("payload: %s", payload) return 'Timer Payload: ' + payload 更多函數的範例程式碼，請參見範例程式碼。
   調用方式	支援使用如下方式調用函數： 同步調用：該方式事件將直接觸發函數，Function Compute會運行該函數並等待響應，當函數調用完成後，Function Compute直接返回執行結果。 非同步呼叫：該方式Function Compute會將事件請求先持久化後再立即返迴響應，而不是等待請求執行完成後才返迴響應。 若函數存在耗時較長、資源消耗較大或易錯邏輯，可採用非同步呼叫，提升程式響應速度，更加可靠地應對突發流量。 運行時間長度超過1小時的Function Compute任務，請使用非同步呼叫。
   變數	基於實際應用，對函數中的變數進行賦值。該變數與Function Compute產品中，目標函數詳情頁的測試函數 > 配置測試事件內容對應。 樣本對para_service_01_by_time_triggers函數的相關變數傳入如下參數。參數中，使用${}格式定義了名為bizdate的變數，該變數需在步驟4中賦值。 { "payload": "payload1", "triggerTime": "${bizdate}", "triggerName": "triggerName1" }

3. 可選：調試運行Function Compute節點。

   Function Compute節點配置完成後，您可單擊表徵圖，指定任務啟動並執行資源群組並為代碼變數賦值常量進行調試運行，測試節點代碼邏輯是否正確。運行時，參數配置格式為key=value，輸入多個參數時，需使用逗號（,）分隔。

   說明

   更多任務調試運行詳情，請參見調試運行任務。

4. 配置節點的周期調度屬性。

   DataWorks提供的調度參數，可實現調度情境下代碼動態傳參。在節點編輯頁面定義函數變數後，需進入調度配置中為變數賦值。本文樣本為變數bizdate賦值為前一天，即在Function Compute節點定時已耗用時間的前一天，DataWorks會調度運行該節點。更多調度參數的配置，詳情請參見配置調度參數。節點的更多調度屬性，詳情請參見任務調度屬性配置概述。

步驟三：提交並發布節點

Function Compute節點需要提交發布至生產環境後，才會自動調度運行。

1. 儲存並提交節點。

   單擊工具列中的、表徵圖，儲存並提交節點。提交節點時，請根據提示輸入變更描述，並根據需要選擇是否進行程式碼檢閱及煙霧測試 (Smoke Test)。

   說明

   • 您需在調度配置中設定節點的重跑屬性和依賴的上遊節點，才可以提交節點。

   • 開啟程式碼檢閱後，開發人員提交的節點代碼必須通過評審人員的審核才可發布，詳情請參見程式碼檢閱。

   • 為保障調度節點任務執行符合預期，建議您在發布前對任務進行煙霧測試 (Smoke Test)，詳情請參見煙霧測試 (Smoke Test)。

2. 可選：發布節點。

   如果您使用的是標準模式的工作空間，提交成功後，需單擊右上方的發布，發布節點。相關介紹請參見標準模式的工作空間、發布任務。