使用限制

• 功能限制

  DataWorks目前僅支持調用事件函數，不支持調用HTTP函數。因此，若要在DataWorks周期性調度處理事件函數，則在創建函數時，需要創建用于處理事件請求的事件函數。更多函數類型介紹，詳情請參見函數類型。

• 地域限制

  DataWorks目前僅支持華東1（杭州）、華東2（上海）、華北2（北京）、華北3（張家口）、華南1（深圳）、中國香港、新加坡、英國（倫敦）、美國（硅谷）、美國（弗吉尼亞）、德國（法蘭克福）和澳大利亞（悉尼）關停中地域的工作空間使用函數計算功能。

注意事項

• 使用函數計算節點時，需基于已創建的服務調用待執行事件函數。選擇服務時，若無法獲取已創建的服務列表，則可能原因如下：

  • 當前賬號欠費：請充值后刷新節點配置頁面重新嘗試。

  • 當前登錄用戶沒有獲取服務列表的權限：請聯系阿里云主賬號為您添加fc:ListServices權限，或直接賦予您 AliyunFCFullAccess權限，授權后請刷新節點配置頁面重新嘗試。授權操作，請參見為RAM用戶授權。

• 使用DataWorks的函數計算節點運行函數時，若運行時長超過1小時，請將DataWorks函數計算節點的調用方式配置為異步調用。函數計算異步調用的介紹，請參考異步調用。

• 若使用RAM用戶（即子賬號）進行函數計算節點開發，則需為該用戶添加如下系統策略或自定義策略權限。

  策略類型	策略描述	相關參考
  系統策略	使用系統策略時，需授權用戶AliyunFCFullAccess，或AliyunFCReadOnlyAccess及AliyunFCInvocationAccess權限策略。	系統策略
  自定義策略	使用自定義策略時，需授權用戶如下所有權限策略。 fc:GetService fc:ListServices fc:GetFunction fc:InvokeFunction fc:ListFunctions fc:GetFunctionAsyncInvokeConfig fc:ListServiceVersions fc:ListAliases fc:GetAlias fc:ListFunctionAsyncInvokeConfigs fc:GetStatefulAsyncInvocation fc:StopStatefulAsyncInvocation	自定義策略

步驟一：進入節點創建入口

1. 登錄DataWorks控制臺，切換至目標地域后，單擊左側導航欄的數據建模與開發 > 數據開發，在下拉框中選擇對應工作空間后單擊進入數據開發。

2. 進入節點創建入口。

   在數據開發（DataStudio）界面，您可通過如下方式創建函數計算節點。

步驟二：創建并配置函數計算節點

1. 創建函數計算節點。

   進入節點創建入口后，根據界面提示，配置新建節點的路徑、名稱等基本信息，創建節點。

2. 配置函數計算節點參數。

   在節點編輯頁面，根據業務需求，選擇執行本次任務需調用的函數并配置其運行方式及變量詳情。

   參數	描述
   選擇服務	用于為函數提供相關運行資源。同一服務下的所有函數共享一些相同的設置，例如，服務授權和日志配置等。如果沒有可用服務，則需新建，詳情請參見創建服務。
   選擇版本或別名	選擇后續調用函數時所使用的服務版本或別名。默認版本為 LATEST。 服務版本 函數計算提供服務級別的版本控制功能，支持您為自己的服務發布一個或多個版本。當發布版本時，函數計算會為服務生成快照，包括服務的配置、服務內的函數代碼及函數配置，但不包括觸發器，并自動分配一個版本號與其關聯，以供后續使用。發布版本，詳情請參見發布版本。 版本別名 函數計算支持為服務的版本創建別名。別名用于指向特定版本，您可利用別名輕松實現發布、回滾以及灰度發布等功能。別名無法脫離服務或版本單獨存在。使用別名訪問服務或函數時，函數計算會將別名解析為其指向的版本，調用方無需了解別名指向的具體版本。創建別名，詳情請參見創建別名。
   選擇函數	選擇此次任務執行所需調用的函數。如果沒有可用函數，則需新建，詳情請參見創建函數。 說明 DataWorks目前僅支持調用事件函數，不支持調用HTTP函數。因此，若要在DataWorks周期性調度處理事件函數，則在創建函數時，需要創建用于處理事件請求的事件函數。更多函數類型介紹，詳情請參見函數類型。 示例選擇para_service_01_by_time_triggers函數。創建該函數時，選擇平臺提供的定時觸發函數的示例代碼。代碼邏輯如下。 import json import logging logger = logging.getLogger() def handler(event, context): logger.info('event: %s', event) # Parse the json evt = json.loads(event) triggerName = evt["triggerName"] triggerTime = evt["triggerTime"] payload = evt["payload"] logger.info('triggerName: %s', triggerName) logger.info("triggerTime: %s", triggerTime) logger.info("payload: %s", payload) return 'Timer Payload: ' + payload 更多函數的示例代碼，請參見示例代碼。
   調用方式	支持使用如下方式調用函數： 同步調用：該方式事件將直接觸發函數，函數計算會運行該函數并等待響應，當函數調用完成后，函數計算直接返回執行結果。 異步調用：該方式函數計算會將事件請求先持久化后再立即返回響應，而不是等待請求執行完成后才返回響應。 若函數存在耗時較長、資源消耗較大或易錯邏輯，可采用異步調用，提升程序響應速度，更加可靠地應對突發流量。 運行時長超過1小時的函數計算任務，請使用異步調用。
   變量	基于實際應用，對函數中的變量進行賦值。該變量與函數計算產品中，目標函數詳情頁的測試函數 > 配置測試事件內容對應。 示例對para_service_01_by_time_triggers函數的相關變量傳入如下參數。參數中，使用${}格式定義了名為bizdate的變量，該變量需在步驟4中賦值。 { "payload": "payload1", "triggerTime": "${bizdate}", "triggerName": "triggerName1" }

3. 可選：調試運行函數計算節點。

   函數計算節點配置完成后，您可單擊圖標，指定任務運行的資源組并為代碼變量賦值常量進行調試運行，測試節點代碼邏輯是否正確。運行時，參數配置格式為key=value，輸入多個參數時，需使用逗號（,）分隔。

   說明

   更多任務調試運行詳情，請參見調試運行任務。

4. 配置節點的周期調度屬性。

   DataWorks提供的調度參數，可實現調度場景下代碼動態傳參。在節點編輯頁面定義函數變量后，需進入調度配置中為變量賦值。本文示例為變量bizdate賦值為前一天，即在函數計算節點定時運行時間的前一天，DataWorks會調度運行該節點。更多調度參數的配置，詳情請參見配置調度參數。節點的更多調度屬性，詳情請參見任務調度屬性配置概述。

步驟三：提交并發布節點

函數計算節點需要提交發布至生產環境后，才會自動調度運行。

1. 保存并提交節點。

   單擊工具欄中的、圖標，保存并提交節點。提交節點時，請根據提示輸入變更描述，并根據需要選擇是否進行代碼評審及冒煙測試。

   說明

   • 您需在調度配置中設置節點的重跑屬性和依賴的上游節點，才可以提交節點。

   • 開啟代碼評審后，開發人員提交的節點代碼必須通過評審人員的審核才可發布，詳情請參見代碼評審。

   • 為保障調度節點任務執行符合預期，建議您在發布前對任務進行冒煙測試，詳情請參見冒煙測試。

2. 可選：發布節點。

   如果您使用的是標準模式的工作空間，提交成功后，需單擊右上方的發布，發布節點。相關介紹請參見標準模式的工作空間、發布任務。