DataWorks 是阿里云提供的一个大数据开发平台，它允许用户进行数据采集、数据集成、数据处理、数据分析和数据服务等一系列操作。在 DataWorks 中，你可能遇到的情况是，一个节点（可能是 SQL 任务或者其他类型的计算任务）在处理数据时，意外地获取了上游节点赋值的全部数据，而不是预期的部分数据。
对于你提到的 city_code 一下子取完上游赋值的全部数据的情况，可能的原因包括：
SQL 查询逻辑问题：检查你的 SQL 查询语句，确保它正确地使用了 WHERE 子句或其他条件来限制 city_code 的取值范围。如果 WHERE 子句不正确或者缺失，那么查询可能会返回所有的数据。
上游数据问题：确认上游节点是否真的只产生了特定 city_code 的数据。有时候上游节点的数据可能存在问题，比如数据清洗或转换没有按预期进行，导致产生了不应该产生的数据。
数据分区问题：如果 DataWorks 使用了数据分区，确保查询时正确地指定了分区。否则，可能会查询到不应该查询到的分区数据。
任务依赖和调度问题：检查 DataWorks 的任务依赖和调度设置，确保上游节点的数据已经正确生成并被下游节点所使用。有时候，由于调度设置不当，可能会导致数据没有按预期流动。
资源或性能问题：虽然这不太可能直接导致获取全部数据，但如果 DataWorks 集群的资源不足或者性能瓶颈，可能会影响查询的执行和结果。
为了解决这个问题，你可以：
仔细检查 SQL 查询语句和逻辑。
检查上游节点的输出数据和日志，确认其是否按预期工作。
如果使用了数据分区，请检查分区策略和查询是否匹配。
检查 DataWorks 的任务依赖和调度设置。
如果可能，尝试在本地或测试环境中重现问题，以便更容易地定位和解决问题。
最后，如果问题仍然无法解决，你可以考虑向阿里云的技术支持或社区寻求帮助。在请求帮助时，提供尽可能多的相关信息，包括 SQL 查询、上游节点的输出、任务依赖和调度设置等，以便他人更好地理解问题并提供帮助。