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。

DataWorks用户说明及入门介绍

DataWorks是阿里云提供的一款大数据开发平台，它整合了大数据计算、数据开发、数据任务调度、数据质量、数据安全等多方面的能力，为大数据从业者提供了一站式的数据开发环境。以下是关于DataWorks的用户说明及入门介绍：

一、用户说明

账号与权限：使用DataWorks前，需要拥有一个有效的阿里云账号，并根据实际需求分配相应的权限。权限分为多个等级，如数据开发、数据运维、数据管理等，确保不同用户只能访问和操作其权限范围内的数据和功能。

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

在DataWorks中，子账号创建并提交到生产环境的报表的owner是空间管理员，这通常是由于DataWorks的权限管理和角色分配机制所决定的。以下是一些可能导致这种情况发生的原因：

默认权限设置：DataWorks中可能存在默认的权限设置，使得在空间或项目层面，报表的创建和管理权限默认归属于空间管理员。即使子账号有创建和提交报表的权限，这些报表的owner属性也可能被自动设置为空间管理员。

角色继承与覆盖：在DataWorks中，用户可能通过角色来继承权限。如果子账号的角色没有明确的报表所有权设置，或者其角色权限被空间管理员的角色所覆盖，那么报表的owner可能会默认为空间管理员。

在DataWorks中，“sql发布到生产执行建表”确实涉及使用SQL语句来建表，并将相关的任务或节点发布到生产环境进行执行。这个过程通常不仅仅是提交节点那么简单，它还包括一系列步骤来确保建表操作在生产环境中能够正确、安全地执行。

具体来说，这个过程可能包括以下几个关键步骤：

编写SQL建表语句：首先，你需要在DataWorks的开发环境中编写SQL建表语句，定义表的结构、字段、约束等。

创建并提交节点：接下来，你需要在DataWorks中创建一个节点（可能是一个ODPS SQL节点或其他类型的节点），将你的建表语句放入该节点中，并设置相关的依赖和调度关系。完成这些设置后，你需要提交这个节点到DataWorks的任务管理系统中。

在DataWorks中，SQL建表操作并不一定会导致表的owner自动设置为管理员。表的owner通常取决于执行建表操作的用户身份以及DataWorks中的权限设置。

在开发环境中，如果你使用自己的账号登录并执行SQL建表操作，那么通常情况下，这个表的owner应该是你的账号，而不是管理员账号。这是因为开发环境通常允许用户在自己的工作空间内进行独立的开发和测试，而不会默认使用管理员身份来执行操作。

然而，具体的行为可能受到DataWorks的权限管理策略、角色分配以及组织内部的规定等因素的影响。例如，有些组织可能会设置特定的权限规则，使得在某些情况下，即使使用普通用户账号执行建表操作，表的owner也会被设置为管理员或其他特定用户。