DataWorks在补数据的时候，选择单个节点补数据并设置时间，这并不是一个bug。在DataWorks中，用户可以设置周期性定时调度来完成补数据操作。这通常涉及到进入任务编辑页面，在“同步拆分配置”选项卡中选择“周期性调度”，并设置对应的调度参数，包括调度类型、日期/时间和调度周期等。这些设置是为了确保按照设定好的调度规则自动拉取并补充数据。

如果在操作过程中遇到问题，比如设置的时间没有生效，或者数据没有按照预期进行补充，那么可能是由于配置错误、网络问题、数据源问题或其他原因导致的。此时，建议仔细检查设置和配置，确保所有参数都正确无误。同时，也可以查看DataWorks的日志和监控信息，以获取更多关于问题的线索。

DataWorks阿里云目前没有官方的国外版本。阿里云主要服务于中国市场，并在此基础上不断发展和优化其产品和服务。尽管阿里云在全球范围内都有一定的用户和服务部署，但其核心产品和服务，包括DataWorks，主要是基于中国市场和用户需求进行设计和优化的。

然而，随着全球化的推进和云计算技术的普及，阿里云也在积极探索和拓展其全球服务范围。未来，阿里云可能会根据市场需求和战略布局，推出更适合国外用户的版本或服务。但具体的情况还需关注阿里云官方的发布和动态。

需要注意的是，即使在国外使用阿里云的产品或服务，也可能会存在一些由于地域、网络、法律等因素导致的限制或不便。因此，在选择和使用云服务时，建议根据自身的业务需求和实际情况进行综合考虑和评估。

如果您采购的DataWorks服务，并且选择了分别位于美东和美西的服务器，那么在某种程度上确实可以减少跨时区同步带来的问题。这是因为数据同步操作将在这些服务器所在的本地时区进行，从而避免了因为时区差异导致的同步延迟或混淆。

然而，即使选择了位于不同时区的服务器，仍然需要注意以下几点，以确保数据同步和管理的顺利进行：

确保服务器时间准确：每个服务器都应该配置为使用其所在时区的本地时间，并且需要确保服务器时间的准确性。时间不准确可能导致同步问题或数据记录混乱。

考虑数据访问需求：如果您的业务或团队成员分布在多个时区，并且需要实时访问或操作这些数据，那么您可能仍然需要处理时区转换的问题，以确保数据在展示或分析时能够正确反映实际时间。

为了规避跨时区同步带来的问题，并在同一套DataWorks上管理两个地区的数据，你可以考虑以下策略和建议：

统一时区设置：

在DataWorks中，尽量统一所有的时间戳字段为UTC时间，这样无论在哪个时区，数据的时间都是统一的，便于管理和分析。

确保在数据同步、数据处理和数据分析时，都使用统一的时区设置。

时区转换处理：

如果数据源本身带有时区信息，或者由于业务需要必须使用特定时区，那么在数据同步或处理过程中，可以进行时区转换。确保转换逻辑正确，以避免数据错误。

如果DataWorks给新账号授权了，但是新账号仍然无法访问生产空间，可能存在以下几种情况：

授权延迟：有时候，授权操作可能需要一些时间才能生效。请等待一段时间，然后再次尝试访问生产空间。

授权配置错误：检查授权配置是否正确。确保你为新账号分配了正确的角色，并且该角色具有访问生产空间的权限。同时，检查角色权限是否已正确应用到新账号上。

账号状态问题：确认新账号的状态是否为正常。有时候，账号可能由于某些原因被禁用或锁定，导致无法访问。

网络问题：检查新账号的网络连接是否正常。确保新账号可以访问DataWorks的服务器和相关资源。

要为用户添加DataWorks生产账号权限，你可以遵循以下步骤：

准备操作人员所需账号：首先，你需要注册一个阿里云账号。之后，为了各操作人员的数据建模、开发等操作，建议为他们开通RAM账号。

添加操作人员的账号至DataWorks工作空间：将已经开通的RAM账号添加至DataWorks所需的工作空间中。

为账号赋予角色权限：参考你的角色规划中的权限规划，为各个操作人员授予对应的角色权限。

例如，如果某个用户是数据建模人员，并且其RAM账号在DataWorks中没有任何角色权限，你可以为其账号授权模型设计师角色权限。这通常可以通过添加工作空间成员和角色的功能来实现。

DataWorks在数据集成过程中，如果从MySQL导入MaxCompute（ODPS）时遇到报错，需要采取一系列步骤来诊断和解决问题。以下是一些建议的处理步骤：

检查错误信息：

仔细阅读DataWorks提供的错误信息，这通常会给出关于问题的线索。错误消息可能会指示是连接问题、权限问题、数据类型不匹配还是其他类型的问题。

检查数据源配置：

确保MySQL数据源的配置是正确的，包括主机名、端口、数据库名、用户名和密码等。

验证MySQL服务器是否允许来自DataWorks服务器的连接。

在DataWorks中，如果只有读取权限而没有写入权限，那么对于RDS MySQL这样的数据源，您通常只能执行查询和读取数据的操作，而无法执行写入或修改数据的操作。这是因为权限控制了用户对数据源的访问和操作级别。

如果您需要执行写入或修改操作，您需要确保您的账户拥有足够的权限。这可能涉及到与RDS MySQL的权限管理相关，您需要联系RDS MySQL的管理员或拥有相应权限的用户，以获取写入或修改数据的权限。

请注意，在授予权限时，应谨慎行事，确保只授予必要的权限，以维护数据的安全性和完整性。同时，也要遵守您所在组织或公司的安全策略和最佳实践。

DataWorks数据集成是否支持HBase全表写入MaxCompute（ODPS）表的功能，主要取决于DataWorks的版本和具体的插件支持情况。一般来说，DataWorks提供了丰富的数据集成功能，包括不同数据源之间的数据同步和转换。然而，对于HBase和MaxCompute之间的数据同步，可能需要特定的插件或自定义开发来实现。

要确定DataWorks是否支持HBase全表写入MaxCompute表，您可以采取以下步骤：

查阅官方文档：访问阿里云DataWorks的官方文档，查找关于数据集成和HBase、MaxCompute支持的部分。文档中通常会列出支持的数据源类型以及相应的同步和转换功能。

在DataWorks中，如果你有两个MaxCompute（ODPS）数据源都绑定到了同一个项目，并且你想查看其中一个数据源同步的数据，通常你需要通过以下步骤来实现：

确认数据源配置：

登录到DataWorks控制台。

进入对应项目的数据源管理模块。

检查两个ODPS数据源的详细配置，确保它们的连接信息、认证信息等是正确并且区分开的。

查看数据同步任务：

在DataWorks的项目中，找到与你想查看的数据源相关的数据同步任务。

在DataWorks中，如果你的目标表是在执行同步任务之前已经创建好的，并且你希望实现数据的同步而不是准实时任务，那么你可以使用DataWorks提供的数据同步功能来完成这个任务。以下是一些建议的步骤来解决你的问题：

1. 确认数据源和目标

在DataWorks中，UDF（User-Defined Function）函数通常用于扩展SQL的功能，允许用户自定义一些复杂的逻辑。当你需要在UDF中引用MaxCompute（MC，也称作ODPS）的表时，你通常需要确保UDF能够访问到这些表中的数据。

以下是在DataWorks的UDF中引用MaxCompute表的一般步骤：

确保UDF有权限访问MC表：
首先，你需要确保运行UDF的用户有权限访问MC中的相关表。这通常涉及到权限管理，你可能需要联系DataWorks或MaxCompute的管理员来配置这些权限。

阿里云DataWorks是一个数据集成和开发的平台，它支持通过SQL查询数据。如果你想将SQL查询的结果转换为Python进行数据分析，你可以遵循以下操作路径：

1. 从DataWorks导出数据

在DataWorks中，添加资源（包括表资源）通常是为了将数据对象（如表、视图等）纳入统一的数据资产管理中，以便进行更好的组织、权限管理和数据治理。以下是在DataWorks中添加资源和添加表资源的一般操作步骤：

添加资源

在DataWorks中，将表设置为资源通常涉及将表纳入数据资产管理或资源管理的范畴，以便更好地进行数据的组织、访问和权限管理。虽然具体的步骤可能因DataWorks的版本和配置而有所不同，但以下是一般性的指导，帮助你理解如何将表设置为资源：

登录DataWorks控制台：
首先，使用你的账号登录到DataWorks的控制台。

导航到数据资产管理或类似功能：
在控制台中，找到与数据资产管理或资源管理相关的功能或模块。这通常是一个集中的地方，用于查看和管理所有的数据资源。

在DataWorks中，关于角色和权限的设置是非常灵活的，可以根据组织的具体需求进行定制。针对您的问题，是否可以让运维角色有权限转交自己创建的报表，答案是可以的，但这需要适当的权限配置和角色管理。

要实现这一功能，您可以按照以下步骤进行：

定义运维角色：首先，确保在DataWorks中已经定义了运维角色。如果没有，您需要创建一个新的角色，并为其分配相应的基本权限。

分配报表创建权限：确保运维角色具有创建报表的权限。这样，运维人员才能创建属于自己的报表。

在DataWorks中，owner（所有者）与权限管理密切相关，特别是在涉及到不同环境（如生产环境和开发环境）时。通常，DataWorks对生产环境和开发环境进行了严格的隔离和权限控制，以确保数据的安全性和操作的规范性。

对于表的所有者（owner）为子账号的情况，当需要转交权限时，确实可能会区分生产环境和开发环境。这是因为两个环境通常具有不同的权限设置和管理策略。在生产环境中，由于涉及到实际业务数据的运行和处理，权限管理通常更加严格和细致。而在开发环境中，虽然也有权限控制，但可能相对较为宽松，以便开发人员能够进行测试和调试工作。

如果DataWorks中需要转交的报表没有出现在审批人治理的列表中，同时你又没有权限进行转交操作，你可以尝试以下步骤来解决这个问题：

检查当前用户的权限：

首先，确认你的账号在DataWorks中是否具备足够的权限来执行报表转交操作。如果不具备，你需要联系DataWorks的管理员或拥有相应权限的用户，请求他们将转交报表的权限赋予你的账号。

与报表所有者或管理员沟通：

如果报表的所有者不是你，并且报表没有出现在审批人治理列表中，尝试与报表的所有者或DataWorks的管理员进行沟通。了解为何报表没有出现在列表中，以及他们是否可以协助你进行转交操作。

DataWorks确实提供了丰富的元数据管理能力，包括单个表的元数据查看功能。但如果你发现只能查看某个表的元数据，而需要更广泛的元数据管理能力，以下是一些可能的解决方案：

使用数据地图的元数据采集功能：

DataWorks的数据地图提供了企业级数据管理平台，能够基于统一元数据的底层建设，提供数据对象的管理和盘点的能力。

通过数据地图，你可以查看从各数据源汇集而来的元数据信息，并进行统一的汇总管理。

此外，数据地图还提供了数据发现、数据类目、数据检索、数据详情、数据预览与探查、数据血缘与影响分析等功能，有助于你更好地理解和分析数据。

在DataWorks中，table_owner（表的所有者）通常是可以进行转交的，也可以进行批量修改。但是，具体的操作方法和可行性可能取决于你使用的DataWorks版本、存储引擎（如MaxCompute、PolarDB等）以及组织的权限管理策略。

表所有者转交