DataWorks是阿里云上的一款热门产品，可以为用户提供大数据开发调度服务。它支持了Data Lake Analytics（后文简称DLA）以后，DLA用户可以通过它进行定时任务调度，非常方便。本文将主要介绍如何使用DataWorks调度DLA的循环任务。

场景

使用DLA对历史数据按天做清洗。数据清洗的SQL是固定的，只是每次执行的时候需要传入不同的日期。

对于这个场景，我们需要：

DataWorks操作

登录DataWorks的控制台，并创建一个业务流程或使用原有的业务流程。

在新建的业务流程下，创建一个赋值节点和一个循环节点。

打开节点“日期集合”的编辑页面。这里我们选择SHELL语言，将要执行的日期值写在一个数组里。

打开节点“日期集合”的调度配置页面。
在这里需要给赋值节点设置一个上游节点，这里可以设置为当前工作空间的root。比如我的工作空间名字叫jinluo_poc，则该节点为jinluo_poc_root。

双击循环节点进入编辑页面。可以看到三个节点，分别是start, sql和end。这里我们需要新建一个DLA的任务节点，并把sql替换为一个DLA的任务节点。

在调度配置页面设置依赖关系和节点上下文。上游节点设置为赋值节点“日期集合”，本节点的输入为赋值节点的输出。

选择一个DLA的数据源，并填写SQL。

这里面的pure_date的值是从赋值节点读入的。每次读取赋值节点的输出结果数组中的一个值。写法是固定的，如下所示。

h.`pure_date`=${dag.input[${dag.offset}]}

dag.offset，这个是DataWorks系统的保留变量，代表每一次循环次数相对于第一次的偏移量。即第一次循环中offset为0、第二次为1、第三次为2…第n次为n-1
dag.input，这个变量是用户配置的循环节点的上下文依赖。循环节点内部节点如果需要引用这个上下文依赖的值，可以直接用${dag.${ctxKey}}的方式来引用，因为上文中配置的上下文依赖key为input，因此可以使用${dag.input}来引用这个值
${dag.input[${dag.offset}]}：节点数据集初始化的输出是一个表格，DataWorks是可以用偏移量的方式来获取表格数据的某一行的。由于每次循环中dag.offset的值是从0开始递增的，所以最后echo出来的数据应该就是${dag.input[0]}、${dag.input[1]}以此类推达到遍历数据集的效果

该节点的作用是控制循环的结束。
end节点的结束条件：是把dag.loopTimes进行比较，小于则输出True继续循环；不小于则输出False退出循环。dag.input.length变量，标识上下文参数input数组的行数。是系统自动根据节点配置的上下文下发的变量。

if ${dag.loopTimes} < ${dag.input.length}:
 print True
else:
 print False

在调度配置页面，需要设置上游节点。

设置完成，保存后，可以看到循环节点变更为

目前在DataWorks的开发界面暂不支持循环节点的运行，需要提交后在运维中心测试运行。
分别点击 “日期集合”和“数据清洗SQL”页面上的“提交按钮”进行提交。

在提交循环节点时，注意要勾选上所有的节点。

进入运维中心页面，在周期任务的列表里面可以看到我们刚刚提交的两个作业。

右键“日期集合” -> 补数据 -> 当前节点及下游节点可以手动执行该组任务。

提交后可以看到每个节点的运行状态。

http://help.aliyun-inc.com/internaldoc/detail/102311.html?spm=a2c1f.8259796.2.25.24fa96d5a5twQO