在DataWorks中，根据表的存储量批量筛选出表，通常涉及以下几个步骤：
获取表的存储量信息：
首先，你需要能够获取到所有表的存储量信息。这通常可以通过查询数据库的元数据或系统表来实现。不同的数据库管理系统（如MySQL、Oracle、Hive等）有不同的方式来获取这些信息。
对于Hive等大数据仓库，你可以查询系统表（如INFORMATION_SCHEMA.TABLES）来获取表的存储量信息。
对于关系型数据库，如MySQL，你可以查询information_schema.TABLES视图来获取类似的信息。
编写SQL查询：
根据你获取到的存储量信息，编写一个SQL查询来筛选出存储量满足特定条件的表。这通常涉及到对存储量字段进行过滤。
执行查询并导出结果：
在DataWorks的SQL开发或查询界面中执行上述SQL查询。
将查询结果导出为CSV、Excel或其他格式的文件，以便后续处理或分析。
自动化或脚本化过程（可选）：
如果你需要定期执行此操作，或者希望将其集成到更大的自动化流程中，你可以考虑使用DataWorks的API、脚本或定时任务来实现自动化。
例如，你可以编写一个Python脚本，使用DataWorks的API定期查询表的存储量，并根据结果执行相应的操作。
注意事项：
确保你有足够的权限来查询数据库的元数据或系统表。
根据你的数据库类型和配置，可能需要调整查询语句或方法。
在处理大量数据时，注意性能优化和错误处理。
使用DataWorks的元数据管理功能（如果可用）：
一些版本的DataWorks可能提供了元数据管理功能，允许你更直接地查看和管理表的属性，包括存储量。如果可用，你可以利用这些功能来简化筛选过程。
请注意，具体的步骤和方法可能因你使用的DataWorks版本、数据库类型以及你的具体需求而有所不同。建议查阅DataWorks的官方文档或联系技术支持以获取针对你环境的详细指导。