DataWorks如何实现判断某个表的数据量大于100万条后，再进行后续计算？-[阿里云_云淘科技]

DataWorks如何实现判断某个表的数据量大于100万条后，再进行后续计算？通过任务流控制还是代码控制呢？

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要实现在某个表的数据量大于100万条后再进行后续计算，可以使用任务流控制或代码控制的方式。

任务流控制：在 DataWorks 中，任务流可以用于定义和管理一系列数据开发任务的执行顺序和依赖关系。您可以创建一个任务流，包含两个任务：第一个任务用于检查表中的数据量是否大于100万条，第二个任务是后续的计算任务。
- 第一个任务：编写一个脚本或 SQL 查询语句来获取表的数据量，并将结果保存到一个变量中。
- 第二个任务：设置触发条件为前一个任务的输出结果满足条件（数据量大于100万条），然后执行需要在数据量满足条件时进行的后续计算。
这样，当第一个任务的输出结果满足条件时，第二个任务才会被触发执行。
代码控制：如果您更倾向于通过代码来控制此逻辑，可以在任务的自定义代码中进行判断和控制。
- 编写代码：在任务的自定义代码中，使用相应的编程语言（如Python、Java等）连接到数据库，查询表的数据量，并通过判断数据量是否大于100万条来决定是否继续执行后续计算。
- 控制逻辑：根据数据量的判断结果，使用条件语句（如if-else语句）来控制后续计算任务的执行。
这种方式下，您可以根据自己的需求和代码能力编写更灵活的逻辑来完成数据量的判断和后续计算。

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DataWorks可以通过任务流控制和代码控制两种方式实现判断某个表的数据量大于100万条后，再进行后续计算。

任务流控制：在DataWorks中，可以使用“SQL查询”节点来执行SQL语句，获取表的数据量。然后使用“条件判断”节点来判断数据量是否大于100万条。如果满足条件，则继续执行后续的计算任务；否则，可以终止任务或者跳过某些步骤。
代码控制：在DataWorks中，可以使用Python、Shell等脚本语言编写代码来实现类似的逻辑。例如，可以使用Python的pymysql库连接到RDS数据库，执行SQL语句获取表的数据量，然后根据数据量的大小来决定是否执行后续的计算任务。这种方式更加灵活，可以根据具体需求编写复杂的逻辑。

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应该要代码控制使用pyodps Python的逻辑试试，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

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