DataWorks操作报错合集之DataWorks在同步mysql时报错Code:[Framework-02],mysql里面有个json类型字段,是什么原因导致的

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,Serverless资源组抵扣包300CU*H
简介: DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

问题一:DataWorks这种是什么情况?


DataWorks这种是什么情况?


参考回答:

之前碰到过一次是小文件过多 可以先处理一下小文件问题 ,具体原因需要提供odps 项目名 表名、还有截图中的id 发给maxcompute同学查一下 在群公告可以找到对应的群


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567004


问题二:DataWorks同步es数据源时,数据会串行,这个应该怎么解决呀?


DataWorks同步es数据源时,数据会串行,这个应该怎么解决呀?


参考回答:

大概率是时间类型的字段没有配置format参数导致的 可以参考文档配置一下 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/elasticsearch-data-source#task-2312953


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567002


问题三:DataWorks现在同步mysql报错,mysql里面有个json类型字段,这个如何处理?


DataWorks现在同步mysql报错,mysql里面有个json类型字段,这个如何处理?com.alibaba.datax.common.exception.dataxexception: Code:[Framework-02], Description:[The DataX engine encountered an error during running. For the specific cause, refer to the error diagnosis after DataX stops running. ]. - java.lang.Throwable: Java heap spacehttps://di2-cn-shanghai.data.aliyun.com/web/di/instanceLog?spm=a1z3jh.11711402.0.0.625034137MHkWu&id=1276368315&resourceGroup=S_res_group_616461058880386_1695285968827&projectId=361391


参考回答:

这个看着报错是内存溢出,目前看资源还足够 可以尝试加一些并发 增加一个并发会多256M内存 当前是3并发768内存,任务转脚本后 将jvm调整到1.5g或2g再试试 不是很建议 可以先尝试一下

"setting": {

"errorLimit": {//错误记录数

"record": "0"

},

"jvmOption": "-Xms1024m -Xmx1024m",//JVM内存

"speed": {

"throttle": true,//false代表不限流,下面的限流的速度不生效,true代表限流

"concurrent": 1,//作业并发数

"mbps": "1"//限流的速度

}

}

直接cast( as char(255))


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567000

问题四:DataWorks这个是什么问题呀?


DataWorks这个是什么问题呀?typeerror:不能直接创建描述符。如果此调用来自_pb2.py文件,则您生成的代码已过期,必须使用protoc>=3.19.0重新生成。如果您不能立即重新生成protos,则其他一些可能的解决方法是:1。将protobuf软件包降级至3.20.x或更低。2.设置PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_ECTION=PYTHON(但这将使用纯PYTHON解析,速度会慢得多)。typeerror: Descriptors cannot not be created directly.If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).


参考回答:

这个错误信息是因为你在使用Python的protobuf库时,使用的版本过低导致的。protobuf库是一个用于序列化结构化数据的库,它提供了一种方法来定义和创建复杂的数据结构,然后通过二进制格式在网络中发送这些数据结构。

解决这个问题的方法有两个:

1. 升级你的protobuf库:你可以尝试升级你的protobuf库到最新的版本,这个版本应该包含了修复这个问题的代码。你可以使用pip或者conda来升级你的protobuf库。

1. 使用旧版本的protobuf库:如果你无法升级你的protobuf库,你可以尝试使用旧版本的protobuf库。但是这个选项可能会导致你的程序在某些方面变得不那么高效。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/569141


问题五:DataWorks 错误可能涉及defaultParameterMap ###设置参数时出错?


DataWorks 错误可能涉及defaultParameterMap

设置参数时出错

原因:com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException:错误:方法查询sql执行错误总数:

从xp_gb.ods_gb_full_data_di中选择计数(1),其中(vin=?AND timer>=?AND定时器<=?AND ds IN(?The error may involve defaultParameterMap

The error occurred while setting parameters

Cause: com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException: Error: Method queryTotal execution error of sql :

SELECT COUNT(1) FROM xp_gb.ods_gb_full_data_di WHERE (vin = ? AND timer >= ? AND timer <= ? AND ds IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)) ?


参考回答:

这个错误是由于你在执行MyBatis的查询时出现的问题。具体来说,MyBatis无法正确解析你的查询语句,可能是因为参数的数量、类型或顺序与你的SQL查询不匹配。

在给出的错误信息中,可以看到以下SQL语句:

SELECT COUNT(1) FROM xp_gb.ods_gb_full_data_di WHERE (vin = ? AND timer >= ? AND timer <= ? AND ds IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?))

这个查询中有3个问号(?)作为参数占位符,分别代表vin、timer的边界值以及ds的值。然后这些参数应该在MyBatis的查询方法中以参数列表的形式提供。

但是在错误信息中,并没有明确指出参数的数量、类型或顺序出现了问题。所以为了更准确地找出问题,我们需要看到实际的代码。但是基于给定的信息,我可以提供以下可能的解决方案:

1. 确保你在调用此查询方法时提供了正确数量的参数。这个查询需要至少3个参数。

1. 确保你提供的参数类型与数据库字段的类型匹配。比如,如果vin字段是字符串类型,那么你应该提供一个字符串作为参数;如果timer字段是日期或时间戳类型,你应该提供一个相应的日期或时间戳对象。

1. 对于IN操作符,你需要提供一个参数列表,该列表的长度应该与查询中的问号数量一致。例如,如果你的ds字段是字符串类型,你的方法调用可能需要类似这样:

yourMapper.queryTotal(vin, timerMin, timerMax, Arrays.asList("value1", "value2", ..., "value9"));

DataWorks为您提供ODPS Script节点,其SQL开发模式是MaxCompute基于2.0的SQL引擎提供的脚本开发模式。本文为您介绍ODPS Script节点的使用。https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-an-odps-script-node?spm=a2c4g.750001.0.i3


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566991


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
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 &nbsp;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 &nbsp;企业数据仓库开发人员 &nbsp;大数据平台开发人员 &nbsp;数据分析师 &nbsp;大数据运维人员 &nbsp;对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
目录
相关文章
|
9天前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
SpringBoot项目中mysql字段映射使用JSONObject和JSONArray类型
SpringBoot项目中mysql字段映射使用JSONObject和JSONArray类型 图像处理 光通信 分布式计算 算法语言 信息技术 计算机应用
30 8
|
17天前
|
NoSQL 安全 关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(6)作者——LJS[含MySQL 多表之一对一/多;多对多;多表联合查询等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL 多表之一对一/多;多对多;多表联合之交叉连接;内连接;左、右、外、满、连接;子查询及关键字;自连接查询等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
|
17天前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(5)作者——LJS[含MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页、INSERT INTO SELECT / FROM查询结合精例等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
|
16天前
|
存储 SQL NoSQL
|
16天前
|
JSON 关系型数据库 MySQL
MySQL JSON数据存储结构与操作
通过本文的介绍,我们了解了MySQL中JSON数据类型的基本操作、常用JSON函数、以及如何通过索引和优化来提高查询性能。JSON数据类型为存储和操作结构化数据提供了灵活性和便利性,在现代数据库应用中具有广泛的应用前景。希望本文对您在MySQL中使用JSON数据类型有所帮助。
31 0
|
16天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(8)作者——LJS[含MySQL 创建、修改、跟新、重命名、删除视图等具体详步骤;注意点及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL 创建、修改、跟新、重命名、删除视图等具体详步骤;举例说明注意点及常见报错问题所对应的解决方法
|
16天前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
|
24天前
|
数据采集 JSON 数据处理
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
在大数据时代,电商网站如亚马逊、京东等成为数据采集的重要来源。本文介绍如何使用Python结合代理IP、多线程等技术,高效、隐秘地抓取并处理电商网站的JSON数据。通过爬虫代理服务,模拟真实用户行为,提升抓取效率和稳定性。示例代码展示了如何抓取亚马逊商品信息并进行解析。
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
|
10天前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
14天前
|
JSON 缓存 前端开发
PHP如何高效地处理JSON数据:从编码到解码
在现代Web开发中,JSON已成为数据交换的标准格式。本文探讨了PHP如何高效处理JSON数据,包括编码和解码的过程。通过简化数据结构、使用优化选项、缓存机制及合理设置解码参数等方法,可以显著提升JSON处理的性能,确保系统快速稳定运行。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks