DataWorks常见问题之多个数据离线同步任务卡在运行状态10个多小时如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。

问题一:DataWorks这个情况是哪里出了问题?


DataWorks这个情况是哪里出了问题?这个库我们使用其他工具链接是链接的上的,只有dataworks报这个错?

数据集成 not support data sync channel, error code: 0001


参考回答:

在DataWorks环境下出现只能用其他工具成功连接数据库而DataWorks连不上的情况,可以从以下几个方面进行排查:

  1. DataWorks配置
  • 连接信息:确认DataWorks中的数据库连接参数是否正确无误,如数据库类型、主机地址、端口、数据库名称、用户名和密码等。
  • VPC/安全组规则:如果是在云环境如阿里云中使用DataWorks,检查DataWorks所在的工作空间与数据库实例是否位于同一虚拟私有云(VPC)内,并且对应的安全组规则是否允许从DataWorks工作空间IP地址段访问数据库。
  1. 授权与白名单
  • 检查数据库是否设置了访问白名单,并确保DataWorks使用的IP地址或IP范围已被添加到数据库的访问控制列表中。
  1. 网络配置
  • 确保DataWorks服务本身没有网络限制,例如企业内部网络策略或者特定的路由规则可能阻止了DataWorks对数据库的访问。
  1. 服务兼容性
  • DataWorks对特定数据库版本的支持情况,确认所使用的数据库版本是否与DataWorks兼容。
  1. 资源组与权限
  • 在某些情况下,DataWorks可能要求在特定资源组下配置和执行任务,需确认资源组设置是否正确且有足够的权限去访问数据库。

总之,由于能用其他工具连接上,说明数据库本身是可达且正常的,所以重点应放在DataWorks的配置、网络设置及权限管理等方面。针对具体的情况,按照上述提示逐项排查通常能够定位并解决问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595796


问题二:DataWorks这个是什么情况,具体失败信息怎么看?


DataWorks这个是什么情况,具体失败信息怎么看?

任务卡在 90.9% 卡了 10多个小时


参考回答:

从oracle读吗 之前有碰到过类似情况 是因为源端数据库服务迟迟没有返回导致


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595828


问题三:DataWorks这个怎么处理?


DataWorks这个怎么处理?


参考回答:

看能不能将资源组上已经绑定的vpc和数据源所在的vpc通过云企业网等 进行两个vpc间打通 目前一个资源组仅支持绑定两个vpc


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595827


问题四:DataWorks在数据源中使用连接串模式新增 postgres 数据源,报错:是不支持吗?


DataWorks在数据源中使用连接串模式新增 postgres 数据源,报错:

not support data sync channel, error code: 0001

是不支持吗?


参考回答:

not support data sync channel


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595826


问题五:DataWorks多个数据离线同步任务卡在运行状态10个多小时,可以帮看下原因吗?


DataWorks多个数据离线同步任务卡在运行状态10个多小时,可以帮看下原因吗?实际是没有这么多数据,后续手动终止任务


参考回答:

多个数据离线同步任务卡在运行状态10个多小时可能有以下原因:

  1. 资源竞争:如果多个任务同时运行,可能会发生资源竞争,导致任务执行缓慢。
  2. 系统负载:DataWorks或底层计算引擎(如MaxCompute)的系统负载过高,导致任务处理速度下降。
  3. 依赖任务:任务可能依赖其他任务的输出,如果上游任务延迟,下游任务也会被阻塞。
  4. 数据倾斜:某些任务可能由于数据倾斜导致部分数据处理时间过长。
  5. 网络问题:如果在执行过程中网络不稳定,可能会导致任务长时间处于运行状态。
  6. Bugs:DataWorks或其依赖的组件可能存在Bugs,需要检查是否有已知的问题。
  7. 配置问题:任务的配置可能不是最优的,需要根据具体情况进行调整。

为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

  1. 查看日志:检查任务的执行日志,看是否有错误信息或警告。
  2. 监控资源:查看DataWorks和底层计算引擎的资源使用情况,确保没有资源瓶颈。
  3. 调整配置:根据实际情况调整任务的并发度、内存等配置。
  4. 分批处理:考虑将大任务拆分为小任务,分批处理。
  5. 联系支持:如果上述方法都无法解决问题,建议联系DataWorks的支持团队寻求帮助。


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