如果您的代碼或函數中要使用MaxCompute資源，則需先建立或上傳資源至目標工作空間，上傳後才可在該工作空間的任務中使用。您可通過MaxCompute的SQL命令上傳資源，也可使用DataWorks的可視化方式建立或上傳資源。您可參考本文瞭解如何使用DataWorks可視化方式建立資源並在節點中使用，以及如何基於資源註冊函數。
背景資訊
資源（Resource）是MaxCompute的特有概念，如您想使用MaxCompute的自訂函數（UDF）或MapReduce功能，則需依賴資源來完成。更多資源介紹詳情，請參見資源。DataWorks中，您可通過可視化方式，將本地開發的資源套件、OSS檔案中儲存的資源套件上傳至DataWorks，或直接在DataWorks建立資源，在使用者自訂函數（UDF）及MapReduce的運行過程中讀取、使用。DataWorks支援建立的資源類型如下。
資源類型 | 描述 | 支援的建立方式 |
Python | 存放編寫的Python代碼，用於註冊Python UDF函數。尾碼為.py。 | 可視化直接建立 |
JAR | 編譯好的Java JAR包，用於運行Java程式。尾碼為.jar。 |
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Archive | 僅支援將.zip、.tgz、.tar.gz、.tar、.jar等壓縮檔上傳為資源，通過資源名稱的尾碼區分壓縮類型。 |
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File | 僅支援將.zip、.so和.jar類型檔案上傳為File資源。 |
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DataWorks可視化建立及使用資源的流程如下：
更多資源的操作及管理，詳情請參見管理資源、通過命令操作資料源中的資源、添加對應資料來源資源至DataWorks進行管理。
前提條件
已建立MaxCompute資料來源，基於該資料來源執行相關開發操作。詳情請參見建立MaxCompute資料來源。
已建立商務程序。DataWorks使用商務程序存放建立的資源，因此，建立資源前需先建立商務程序。詳情請參見建立商務程序。
已建立相應節點。建立的資源需被相應的節點引用。引用前您需根據業務需求建立合適的節點，詳情請參見建立計算類節點。
（可選）通過上傳OSS檔案方式建立資源：
使用限制
資源大小
直接建立：Python類型最大支援建立200MB的資源；File類型線上編輯方式最大支援建立500KB的資源。
上傳本地檔案：最大支援上傳200MB的資源。
上傳OSS檔案：最大支援上傳500MB的資源。
資源發布
若您使用的是標準模式的工作空間，則需將資源發布至生產環境，發布後生產環境的專案才會存在該資源。
說明開發環境和生產環境的資料來源資訊存在差異，查詢對應環境的表、資源等操作前，請先明確相應環境的資料來源資訊。查看不同環境對應的MaxCompute資料來源資訊，詳情請參見查看MaxCompute資料來源。
資源管理
DataWorks僅支援查看與管理通過DataWorks可視化方式上傳的資源，若通過其他工具（例如，MaxCompute Studio）添加至MaxCompute的資源，需通過DataWorks的MaxCompute資源功能手動載入至DataWorks，載入後才可在DataWorks查看並進行相關管理操作。詳情請參見MaxCompute資源管理。
計費說明
您在建立和上傳資源的過程中DataWorks不會產生費用，但在MaxCompute儲存資源，MaxCompute會產生相應的費用，詳情請參見儲存費用。
進入資源建立入口
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。
進入資源建立入口。
在資料開發頁面按右鍵目標商務程序，選擇建立資源，在MaxCompute目錄下選擇合適類型資源建立。
DataWorks支援通過直接建立資源、上傳本地資源、上傳OSS資源等方式，產生DataWorks中需使用的資源，具體使用哪種方式請以各類型資源的實際建立介面為準。
說明若無可用商務程序，請參考建立商務程序建立。
步驟一：建立或上傳資源
DataWorks支援將您本地開發的資源套件、OSS儲存的資源套件通過上傳方式上傳至DataWorks，例如，本地開發的UDF函數，需將其打包上傳至DataWorks後再進行函數註冊；同時，部分資源類型也支援您直接在DataWorks建立，例如，Python、不超過500KB的File資源類型。
通過DataWorks可視化方式建立或上傳的資源：
若資源未在MaxCompute（ODPS）用戶端上傳過，則需勾選上傳為ODPS資源，若資源已上傳至MaxCompute（ODPS）用戶端，則需取消勾選上傳為ODPS資源，否則上傳均會報錯。
若上傳時勾選了上傳為ODPS資源，則上傳後在DataWorks和MaxCompute中均會儲存該資源。後續若通過命令列刪除MaxCompute中的資源，DataWorks中的資源仍然存在且正常顯示。
資源名稱無需與上傳的檔案名稱保持一致。
方式一：可視化建立資源
使用DataWorks可視化建立資源的配置如下，您需根據業務需求配置不同類型資源的相關資訊。
超過200MB的Python資源，請通過方式三：可視化上傳OSS資源建立。
超過500KB的File檔案，請通過方式二：可視化上傳本地資源或方式三：可視化上傳OSS資源建立。
關於DataWorks可視化建立Python資源並註冊函數的實踐，請參考使用MaxCompute分析IP來源最佳實務。
方式二：可視化上傳本地資源
使用DataWorks可視化上傳本地資源的配置如下，您需根據業務需求配置不同類型資源的相關資訊。
通過該方式，可上傳不超過200MB的資源，超過200MB的資源請通過方式三：可視化上傳OSS資源建立。
方式三：可視化上傳OSS資源
使用DataWorks可視化上傳OSS資源的配置如下，您需根據業務需求配置不同類型資源的相關資訊。
通過該方式，可上傳不超過500MB的資源。
操作上傳檔案的阿里雲帳號授予AliyunDataWorksAccessingOSSRole策略許可權，您需按照介面指引進行一鍵授權。
步驟二：提交並發布資源
資源建立完成後，您需在資源編輯頁面，單擊工具列中的
表徵圖，提交資源至調度程式開發伺服器端。
若生產任務需使用該資源，則還需將該資源發布至生產環境。詳情請參見發布任務。
步驟三：使用資源
情境一：節點使用資源
DataWorks資源建立後，需被相應節點引用。節點成功引用資源後會顯示@resource_reference{"資源名稱"}格式代碼。各類型節點顯示格式存在差異，請以實際介面為準。例如，PyODPS 2節點顯示的樣式為##@resource_reference{"資源名稱"}。
引用步驟如下圖。
情境二：使用資源註冊函數
使用資源註冊函數前，需先參考建立並使用自訂函數建立函數。在函數配置介面，輸入已建立的資源名稱，如下圖所示。
使用資源註冊函數前，請確保資源已提交。提交資源，詳情請參見步驟二：提交並發布資源。
查看MaxCompute系統內建的函數，詳情請參見使用內建函數。
查看在MaxCompute資料來源中存在的函數、函數的變更歷史等操作，詳情請參見MaxCompute函數管理。
管理資源
在商務程序下的資來源目錄，滑鼠右鍵單擊目標資源，即可執行資源的相關管理操作：
查看歷史版本：您可查看、對比已儲存或已確定資源版本，擷取不同版本的資源變更情況。
說明版本對比時，至少需選擇兩個版本進行比對。
刪除資源：刪除操作僅是刪除開發環境對應專案中的該資源。若需刪除生產環境下該資源，則需進行任務發布，將資源刪除操作發布至生產環境，發布成功後，生產環境該資源才會同步刪除。詳情請參見發布任務。
附錄一：通過命令操作資料源中的資源
常用資源相關操作命令如下。
操作類型 | 功能 | 角色 | 操作入口 |
添加資源至MaxCompute專案中。 | 具備更新資源許可權（Write）的使用者。 | 本文中的命令您可以在如下工具平台執行： | |
查看資源的詳細資料。 | 具備讀取資源許可權（Read）的使用者。 | ||
查看當前專案下所有的資源。 | 具備專案查看對象列表許可權（List）的使用者。 | ||
為資源建立別名。 | 具備更新資源許可權（Write）的使用者。 | ||
下載MaxCompute專案中的資源到本地。 | 具備更新資源許可權（Write）的使用者。 | ||
刪除MaxCompute專案中已經存在的資源。 | 具備刪除資源許可權（Delete）的使用者。 |
在DataWorks查看資源時，若不添加專案名稱，預設查看當前運行專案中的資源。具體如下：
查看當前專案下的所有資源。在DataStudio執行該命令時，預設訪問開發環境綁定的MaxCompute資料來源。
list resources;查看指定專案下的所有資源。
use MaxCompute專案名稱; list resources;
更多命令操作，詳情請參見資源操作。
附錄二：添加對應資料來源資源至DataWorks進行管理
可通過MaxCompute資源功能，將不超過200MB的MaxCompute資料來源資源載入至DataWorks進行可視化管理，詳情請參見MaxCompute資源管理。