阿里云odps和dataworks的区别

1. 简述差别

• odps是数据存储+计算
• dataworks就是界面和交互
• 用mysql作为比较就是：mysql等同于odps，dataworks等同于navicat

2. 核心定位

• MaxCompute（ODPS）

  • 大数据计算引擎：专注于海量数据的存储和分布式计算（类似Hadoop生态中的HDFS+MapReduce/Spark）。
  • 功能：提供SQL、MapReduce、Graph等计算模型，支持TB/PB级数据的高效处理，底层是阿里云自研的分布式系统。
  • 核心能力：数据存储、批量计算、机器学习（PAI）等。

• DataWorks

  • 数据开发与治理平台：提供可视化工具，用于数据集成、开发、调度、运维及数据治理。
  • 功能：工作流编排、任务调度、数据同步、数据质量监控、数据地图等。
  • 核心能力：管理MaxCompute等计算引擎的开发流程，而非直接处理数据。

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3. 功能对比

维度	MaxCompute（ODPS）	DataWorks
核心作用	数据存储与计算	数据开发流程管理与协作
使用方式	SQL、UDF、MapReduce等代码或脚本	可视化界面（也可配合代码）
调度能力	无（依赖外部调度，如DataWorks）	强大的定时调度、依赖触发、跨任务编排
数据集成	无（需通过DataWorks或其他工具导入数据）	支持多数据源（RDS、OSS等）同步到MaxCompute
数据治理	基础元数据管理	数据质量监控、数据血缘、权限管理
适用场景	执行大数据分析、机器学习等计算任务	管理数据开发全生命周期（从ETL到运维）

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4. 协同关系

• 典型工作流：

  1. DataWorks 创建MaxCompute表、配置数据源。
  2. DataWorks 编写SQL/Shell等任务，通过界面提交到MaxCompute执行。
  3. DataWorks 调度任务并监控结果，管理数据血缘和质量。
  4. MaxCompute 在底层完成实际计算和存储。

• 类比：

  • MaxCompute ≈ 发动机（负责计算和存储）。
  • DataWorks ≈ 方向盘+仪表盘（负责操作和监控）。

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5. 何时单独使用？

• 仅用MaxCompute：需纯代码开发，自行处理调度（如通过API或命令行）。
• 仅用DataWorks：需连接其他计算引擎（如EMR、Flink），但MaxCompute是其默认集成引擎。

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总结

• MaxCompute 是底层计算能力，DataWorks 是上层开发工具。
• 两者结合能实现从数据接入到分析的全流程，适合企业级数据中台建设。