DataWorks产品使用合集之阿里云DataWorks中,天任务依赖小时任务的调度运行如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

问题一:DataWorks天任务依赖小时任务,调度是怎么跑的?


DataWorks天任务依赖小时任务,调度是怎么跑的?


参考回答:

在DataWorks中,天任务依赖小时任务的调度运行过程如下:

  1. 创建任务
  • 首先需要创建两个任务:一个为小时级别的任务(例如每个小时跑一次),另一个为天级别的任务。
  1. 设置依赖关系
  • 在天级别任务的配置中,你需要设置对所需的具体小时实例的调度依赖性。这意味着天级任务的执行会等待所依赖的小时任务完成。
  1. 定义调度时间
  • 对于小时任务,你可以设置其每天在特定的时间点运行,比如每小时的0分开始。
  • 对于天任务,你可以设置它每天在特定的时间点运行,比如每天凌晨0点开始。
  1. 任务触发
  • 当指定的调度时间到达时,DataWorks会根据你设定的依赖关系自动触发相关任务的执行。
  1. 任务执行顺序
  • 按照依赖关系,DataWorks会首先运行小时任务,一旦所有依赖的小时任务都成功执行,天任务才会开始执行。
  1. 状态检查和更新
  • DataWorks会监控每个任务的执行状态,并将这些信息更新到控制台供用户查看。
  1. 异常处理
  • 如果任何一个小时任务失败,那么依赖它的天任务不会执行,直到所有的小时任务都成功为止。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573475


问题二:DataWorks这个rand()函数是不是有缓存查询多次每次查询的结果都是一样的?


DataWorks这个rand()函数是不是有缓存查询多次每次查询的结果都是一样的?


参考回答:

seed的取值一样 所以返回的值一样 可以参考看下 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/rand?spm=a2c4g.11186623.0.i2


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573474


问题三:DataWorks数据建模工具在哪里呀?


DataWorks数据建模工具在哪里呀?


参考回答:

在这合理


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573473


问题四:DataWorks中mysql实时同步到maxcompute是怎么样的?


DataWorks中mysql实时同步到maxcompute是怎么样的?binlog同步 会帮我合并数据吗?我之前使用的时候 没有合并的 得自己在dataworks上手动合,不知道是不是我的使用方式有问题


参考回答:

我之前翻 说是只能同步读写库,但是读写库压力很大 我这边肯定不让直接连;

然后 binlog 这个 我也好奇 MC会不会合并,单表的实时同步的话 目前是不会主动合并的 ;数据集成主站的整库同步至mc(准实时)的方案 会主动合并 由第二天凌晨的merge任务完成合并


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573472


问题五:DataWorks中mc查询结果如何导出更多数据,这里导出只能1W条?


DataWorks中mc查询结果如何导出更多数据,这里导出只能1W条?


参考回答:

全量下载


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573471

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DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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