问题一：dataworks如果想要从v2升级到v3，任务工作流需要做变动吗？
dataworks如果想要从v2升级到v3，任务工作流需要做变动吗？
参考回答：
DataWorks V2.0 和 V3.0之间的升级确实会对任务工作流带来一些变动。这主要因为DataWorks V3.0全新升级了多引擎插件化架构，在V2.0版本仅支持MaxCompute计算引擎的基础之上，新增了开源大数据引擎E-MapReduce、实时计算（Realtime Compute）、交互式分析和图计算服务（Graph Compute）等引擎服务。因此，如果你的任务工作流依赖于V2.0版本的特定功能，可能需要进行相应的调整以适应V3.0的新特性。
此外，DataWorks V3.0还全面支持了EMR引擎（限DataWorks标准版及以上版本，目前还需要通过白名单开通），包含元数据、数据地图、数据血缘、数据开发、任务调度、任务运维监控、数据质量控制等能力。这些新的功能也可能对你的任务工作流产生影响。
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问题二：dataworks补充下日志信息，赋值节点中的日志看到有正确的值， 看着像没有解析道参数值？
dataworks补充下日志信息，赋值节点中的日志看到有正确的值，但是mongo同步节点中的query 看着像没有解析道参数值？ 
参考回答：
调用格式 ${参数名}
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问题三：dataworks数据集成如何延长超时时间？
dataworks数据集成如何延长超时时间？
参考回答：
在DataWorks数据集成中，如果任务运行时长超过设定的超时时间，该任务将会自动终止运行。默认情况下，这个超时时间是由系统根据实际负载情况动态调整的，范围为3～7天。然而，如果您的任务执行时间较长并希望延长超时时间，您可以在数据同步任务中增加超时时间，这样即使查询时间过长也不会导致任务失败。
除此之外，如果服务器的配置较低，可能也会影响数据的查询效率。在这种情况下，您可以考虑升级硬件或者增加服务器数量来提高查询效率。
请注意，尽管可以手动调整超时时间以延长任务的执行时长，但过长的任务运行时间可能会导致资源浪费和任务阻塞。因此，在调整超时时间时，需要综合考虑任务的实际需求和系统的性能限制。
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问题四：阿里云有敏感词检测的API吗？可以用在PyODPS吗？
阿里云有敏感词检测的API吗？可以用在PyODPS吗？
参考回答：
是的，阿里云提供了敏感词检测的API。该接口为收费接口，您可以调用该接口创建文本内容检测任务，对文本中的风险内容进行识别。此外，您还可以在阿里云的内容安全产品中设定自定义的敏感词表，用于配合敏感词检测。
对于PyODPS的使用，它实际上是MaxCompute (ODPS) 的 Python SDK，提供了针对 MaxCompute 对象的 Python 操作接口。然而，关于PyODPS是否可以直接使用阿里云的敏感词检测API，这可能需要结合具体的情况和代码实现来看。建议您可以进一步查阅相关的文档和资料，或者直接向阿里云的技术支持团队进行咨询。
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问题五：dataworks现在mongo离线同步，需要加上一个过滤条件，，是我这边配置有问题吗？
dataworks现在mongo离线同步，需要加上一个过滤条件，我使用上下问节点赋值的方式进行参数传递，发现没有生效(日志没有报错，但是没有数据)，是我这边配置有问题吗？ 
参考回答：
根据您的描述，您在DataWorks中使用上下问节点赋值的方式进行参数传递，但是发现过滤条件没有生效。首先，请确保您的配置正确无误。以下是一些建议供您参考：
- 检查上下问节点的连接是否正确。确保源节点和目标节点之间的连接设置正确，并且数据能够正常传输。
- 检查过滤条件的语法是否正确。请确保您的过滤条件使用了正确的语法，例如：
{ "field": { "$gt": 10 } }。 - 检查日志中是否有报错信息。虽然您提到日志没有报错，但请仔细查看日志，看是否有任何与过滤条件相关的错误信息。
- 尝试使用其他过滤条件进行测试。为了排除问题，您可以尝试使用一个简单的过滤条件，例如：
{ "_id": { "$ne": null } }。如果这个过滤条件可以正常工作，那么问题可能出在您的原始过滤条件上。
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