客户数仓计划从 Oracle 迁移到 Hadoop，初始化需要完成几万张表的数据同步，如何快速进行大批量 hive 表的创建并做数据抽取？

一条业务线上有20+产品，每个产品的数据分析由一个 SQL 任务完成，所有产品的任务逻辑完全一致且需要保持变更同步，而实际业务在快速变化，数据开发每次调整业务逻辑都需要每个 SQL 任务分别手动变更，经常出现调整错漏的情况，如何解决？

增加“组件”功能，用户可把在大量任务中通用的业务 SQL 逻辑抽象出来作为组件进行维护，不同的产品只需引用组件并配置输入输出表和字符参数，即可快速完成任务配置。当业务变更时只要调整组件的逻辑就能实现所有引用此组件任务的同步变更。

一个简单例子：业务方需要对不同产品的用户群体做年龄分层，可创建组件做年龄筛选，配置以下输入输出参数：

• 输入参数：数据来源表

• 输出参数：年龄层中的最大最小值（字符串）、数据输出表

任务存在上下游依赖时，下游任务可能需要直接使用上游部分任务的计算结果，同时用户不希望建太多临时表，或产生一些额外的重复计算，如何解决？

BatchWorks 支持了任务上下游参数传递功能，上游任务的计算结果可进行周期性存储，直接被下游计算引用。

一个简单例子：从业务库完成销售明细表数据采集清洗，按天汇总后将销售金额最高的门店数据输出 sales_1d 任务，从 sales_details 中通过输入参数获取日期数据，然后将当天最高销售数据对应的门店通过输出参数输出传递至下游的同步任务，同步任务筛选此门店数据同步至 oceanbase。

当任务较多且依赖关系复杂时，依赖关系的配置会占用一定的工作量，尤其在对任务做了修改后，依赖关系可能会有更新不及时/漏更新的情况，发现问题时往往已经到了下游环节，如何解决？

离线实例的运行流程涉及实例上游依赖检查、到达计划时间检查、资源检查、质量校验等多个环节，运行过程出现异常时仅通过日志难以直观地进行问题溯源，问题处理不及时直接影响下游业务，如何解决？

BatchWorks 支持实例诊断功能对实例的运行过程进行分析，将实例调度流程及每个流程当前的状态、节点时间全部展示，用户可直观地看到当前实例的运行阶段和异常原因。

比如在进行上游依赖异常检查时，BatchWorks 将构建以当前实例为末位节点的异常依赖树，寻找直接导致其未运行的根源任务组，快速直达阻塞点。此外针对 SparkSQL，可监控其指标健康状况并给出调参建议，针对 HiveSQL 可观测运行过程中资源使用变化情况，从而可进一步进行任务调优。

某公司的数据开发团队不定期会有一些人员调整，因业务量大、开发项目比较多，人员调整后开发平台上的维护十分繁琐。例如有新员工入职，需要将其添加到相关的多个开发项目中并赋予不同的角色，任务告警值班时需要添加进对应的告警规则中等等，增加管理员的用户管理成本且容易缺漏，如何解决？