数据开发（Data Studio）（新版）

Data Studio介绍

Data Studio是智能湖仓一体数据开发平台，内置阿里巴巴15年大数据建设方法论，深度适配阿里云MaxCompute、E-MapReduce、Hologres、Flink、PAI等数十种大数据和AI计算服务，为数据仓库、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发服务，它支持：

• 数据目录：具备湖仓一体元数据管理能力的数据目录。

• Workflow：能够编排数十种引擎类型的实时及离线数据开发节点及AI节点的工作流研发模式。

• 个人开发环境实例：能够运行Python节点开发及调试，支持Notebook交互式分析，以及集成Git代码管理与NAS存储。

• Notebook：智能化交互式数据开发和分析工具，能够面向多种数据引擎开展SQL或Python分析，即时运行或调试代码，获取可视化数据结果。

Data Studio公测说明

您可以参考如下方式开通Data Studio（新版）：

• 创建工作空间时，可选择参加数据开发（Data Studio）（新版）公测。具体操作请参见绑定计算资源（参加新版数据开发公测）。

• 数据开发（DataStudio）支持通过单击数据开发页面顶部的升级新版按钮，按界面提示，将数据迁移至数据开发（Data Studio）（新版）。

  

• 可参与公测体验新版数据开发完整功能的地域：华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）、华南1（深圳）、中国香港、新加坡、印度尼西亚（雅加达）、德国（法兰克福）。

进入Data Studio

进入DataWorks工作空间列表页，在顶部切换至目标地域，找到已创建的工作空间，单击操作列的快速进入 > Data Studio，进入Data Studio。

Data Studio主要功能

数据开发的主要功能介绍如下。您可参考附录：数据开发相关概念辅助理解。

Data Studio界面

您可以通过Data Studio功能引导了解数据开发操作界面，以及各模块功能如何使用。

任务开发流程

DataWorks数据开发支持创建多种类型引擎的实时同步任务、离线调度任务（包括离线同步任务、离线加工任务）、手动触发任务。其中，数据同步相关能力您可前往数据集成模块了解。

DataWorks的工作空间分为标准模式和简单模式，不同模式的工作空间下，任务开发流程存在一定差异，两种模式的数据开发流程示意如下。

标准模式工作空间开发流程

简单模式工作空间开发流程

• 基本流程：以标准模式为例，调度任务的开发流程包括开发、调试、调度配置、发布、运维等阶段。其中，任务开发的通用开发流程，请参见数据开发流程引导。

• 流程管控：任务在开发过程中可结合Data Studio自带的代码评审、数据治理中心概述预设的检查项、开放平台基于扩展程序实现自定义逻辑校验等功能，保障开发任务符合规范。

数据开发方式

Data Studio支持您自定义开发过程，您可以通过工作流（Workflow）方式快速构建数据处理流程，也可以手动创建各任务节点，然后配置其依赖关系。

详情请参见目录管理。

Data Studio支持的节点合集

Data Studio支持数十种不同类型的节点，提供数据集成、MaxCompute、Hologres、EMR、Flink、Python、Notebook、ADB等不同类型的节点，同时，多种类型节点支持周期性任务调度，您可基于业务需要选择合适的节点进行相关开发操作。DataWorks支持的节点合集，详情请参见支持的节点类型。

附录：数据开发相关概念