1. 简述差别
- odps是数据存储+计算
- dataworks就是界面和交互
- 用mysql作为比较就是：mysql等同于odps，dataworks等同于navicat
2. 核心定位
MaxCompute（ODPS）
- 大数据计算引擎：专注于海量数据的存储和分布式计算（类似Hadoop生态中的HDFS+MapReduce/Spark）。
- 功能：提供SQL、MapReduce、Graph等计算模型，支持TB/PB级数据的高效处理，底层是阿里云自研的分布式系统。
- 核心能力：数据存储、批量计算、机器学习（PAI）等。
DataWorks
- 数据开发与治理平台：提供可视化工具，用于数据集成、开发、调度、运维及数据治理。
- 功能：工作流编排、任务调度、数据同步、数据质量监控、数据地图等。
- 核心能力：管理MaxCompute等计算引擎的开发流程，而非直接处理数据。
3. 功能对比
| 维度 | MaxCompute（ODPS） | DataWorks |
|---|---|---|
| 核心作用 | 数据存储与计算 | 数据开发流程管理与协作 |
| 使用方式 | SQL、UDF、MapReduce等代码或脚本 | 可视化界面（也可配合代码） |
| 调度能力 | 无（依赖外部调度，如DataWorks） | 强大的定时调度、依赖触发、跨任务编排 |
| 数据集成 | 无（需通过DataWorks或其他工具导入数据） | 支持多数据源（RDS、OSS等）同步到MaxCompute |
| 数据治理 | 基础元数据管理 | 数据质量监控、数据血缘、权限管理 |
| 适用场景 | 执行大数据分析、机器学习等计算任务 | 管理数据开发全生命周期（从ETL到运维） |
4. 协同关系
典型工作流：
- DataWorks 创建MaxCompute表、配置数据源。
- DataWorks 编写SQL/Shell等任务，通过界面提交到MaxCompute执行。
- DataWorks 调度任务并监控结果，管理数据血缘和质量。
- MaxCompute 在底层完成实际计算和存储。
类比：
- MaxCompute ≈ 发动机（负责计算和存储）。
- DataWorks ≈ 方向盘+仪表盘（负责操作和监控）。
5. 何时单独使用？
- 仅用MaxCompute：需纯代码开发，自行处理调度（如通过API或命令行）。
- 仅用DataWorks：需连接其他计算引擎（如EMR、Flink），但MaxCompute是其默认集成引擎。
总结
- MaxCompute 是底层计算能力，DataWorks 是上层开发工具。
- 两者结合能实现从数据接入到分析的全流程，适合企业级数据中台建设。