本实验采用DataWorks+MaxCompute产品组合，为您介绍DataWorks的基本使用。
快速体验
本案例中，数据同步和数据加工的部分任务可以通过ETL工作流模板一键导入。在导入模板后，您可以前往目标空间，并自行完成后续的数据质量监控和数据可视化操作。
仅空间管理员角色可导入ETL模板至目标工作空间，为账号授权空间管理员角色详情请参见空间级模块权限管控。
导入ETL工作流模板，详情请参见ETL工作流快速体验。
ETL工作流模板快捷入口，请点击网站用户行为分析。
实验介绍
实验背景
以网站用户画像分析为背景，通过使用DataWorks完成以下场景。
数据同步
数据加工
配置数据质量监控
数据可视化展现
目标人群
开发工程师、数据分析师、产品运营等存在数仓数据获取与数据分析洞察人员。
涉及产品
本案例涉及以下产品：
一站式大数据开发治理DataWorks本案例通过DataWorks实现数据同步、加工、质量监控，以及数据可视化展现，您需提前开通该服务。详情请参见开通DataWorks服务。
云原生大数据计算服务MaxCompute实现底层加工计算，您需提前开通该服务。详情请参见开通MaxCompute。
云数据库RDS MySQL版本案例中用于存储用户信息数据。案例已默认提供该MySQL数据源基本信息，您无需单独开通该服务。
对象存储OSS本案例已默认提供该OSS数据源基本信息，您无需单独开通该服务。
涉及模块
本案例使用以下DataWorks模块共同完成。
步骤 | 操作内容 | 阶段性目标 |
通过DataWorks数据集成模块，将存储在MySQL中的用户信息数据及存储在OSS中的用户访问日志数据同步至MaxCompute，并提交调度系统，结合DataWorks调度参数实现周期性增量同步。 | 学习如下内容：
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使用DataWorks数据开发（DataStudio）模块，将日志数据通过函数正则等方式拆解为可分析字段，并与用户信息表加工汇总产出基本的用户画像数据，并提交调度系统，结合DataWorks调度参数实现周期性数据清洗操作。 | 学习如下内容：
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通过DataWorks数据质量模块，对周期性ETL（Extract Transformation Load）操作过程中产生的脏数据进行监控，监控不通过则阻断任务执行，避免影响扩大。 | 学习如何基于DataWorks为任务产出的表，配置数据质量的监控规则，以保证快速感知ETL过程中产生的脏数据，有效阻断脏数据向下游蔓延。 | |
通过DataWorks数据分析模块，对最终结果表进行用户画像分析。例如，访问用户中地域分布分析、城市注册人数排行榜分析。 | 学习如何基于DataWorks将数据进行可视化展示。 |
实验预期
实操该实验后，可对DataWorks的主要功能有所了解。
实操该实验后，可在DataWorks独立完成数据同步 、数据开发和任务运维等数据岗位常见任务。
实验时长
采用在线学习的方式，预计耗时1小时。
实验费用
本案例运行可能会产生一定的费用。为避免产生过多费用，本案例在创建相关表时，生命周期已默认设置为14天，为避免长期调度产生费用，您可以在实操结束后配置任务的调度有效期，或者对任务执行冻结业务流程根节点（虚拟节点workshop_start）的操作。