DataWorks产品使用合集之如何在DataWorks on EMR上创建Spark节点并指定DLF的catalog

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大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
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 on emr 创建spark节点指定dlf的catalog?


DataWorks on emr 创建spark节点指定dlf的catalog?


参考回答:

您可以按照以下步骤操作:

1、启动 EMR 集群:首先,您需要启动一个 EMR 集群。在 AWS Management Console 中,选择 "EMR" -> "Get Started" -> "Create Cluster"。

2、选择 DataWorks on EMR:在创建集群的过程中,您可以选择 "DataWorks on EMR" 作为您的集群类型。

3、配置 Spark 节点:在集群配置中,您可以添加 Spark 节点。这些节点将用于执行 Spark 作业。

4、选择 DLF Catalog:当您配置 Spark 节点时,可以选择一个 DLF catalog 作为默认的元数据存储。这样,您的 Spark 作业就可以使用这个 catalog 来访问元数据。

5、提交 Spark 作业:配置完成后,您可以提交 Spark 作业到这个集群。作业会自动使用您指定的 DLF catalog。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/584272


问题二:DataWorks在运维空间里,根据定时时间过滤,为什么还会出现时间范围外的任务?


DataWorks在运维空间里,根据定时时间过滤,为什么还会出现时间范围外的任务?


参考回答:

DataWorks中的任务调度机制较为复杂,任务的实际运行时间与节点依赖的上游节点的定时时间有关。即使当前节点的定时时间早于上游节点,当前节点也必须等待上游节点的定时时间到来并且执行成功后,才会开始执行。此外,任务执行时间还受到执行资源的影响,即任务的执行是否成功也与当前节点本身执行所用的资源组有关。

另一方面,DataWorks支持上下游不同调度周期的任务相互依赖。例如,如果目标任务每天00:00到23:59的时间段内,每隔6小时自动调度一次,而某个下游任务依赖于这个上游任务,那么即使下游任务的配置时间范围外,只要满足依赖关系,也会被调度执行。

同时,需要注意的是DataWorks仅在生产环境进行自动调度,开发环境不支持自动调度。所以如果在非生产环境配置了定时任务,可能会出现预期之外的情况。另外,工作空间的调度时区也会影响任务的调度,默认情况下DataWorks工作空间所在地域对应的时区即为调度时区。

因此,为了避免出现时间范围外的任务,您需要仔细检查任务之间的依赖关系、任务的调度周期以及任务所在的环境。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/584271


问题三:DataWorks中console_query_task 区别是什么?


DataWorks中console_query_task 和 AnonymousSQLTask 区别是什么?


参考回答:

一般来说,console_query_task 可能具有以下特点:

1、交互性:console_query_task 通常用于交互式查询和分析,允许用户在控制台中直接输入 SQL 查询并立即看到结果。这对于数据探索和即时分析非常有用。

2、简单性:对于那些只需要执行简单查询的用户,console_query_task 提供了一个简洁的界面,无需复杂的配置或编程知识。

3、限制性:由于其交互性质,console_query_task 可能在处理大规模数据或复杂查询时性能有限。它更适合于快速查询和简单分析。

4、实时性:console_query_task 通常支持实时数据查询,允许用户查看最新的数据变化。

5、集成性:在某些情况下,console_query_task 可以与其他工具或平台集成,为用户提供更全面的数据分析和可视化能力。

与其他查询任务相比,console_query_task 可能更加注重易用性和实时性,而其他任务可能更加侧重于性能、复杂查询处理或批处理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/584269


问题四:DataWorks只有3个基线,为什么账单里有78个呢,基线条数是怎么计算的?

DataWorks只有3个基线,为什么账单里有78个呢,基线条数是怎么计算的?


参考回答:

在DataWorks中,基线是用来监控任务运行的一种工具,它会基于历史运行情况计算出任务预计最晚完成时间,并结合基线上任务的实际运行情况进行监控。如果预测到基线上的任务无法在基线预警时间内完成,系统将根据该基线定义的报警接收人发送基线报警。

关于你的问题,DataWorks中的账单列出了78个基线条数,这可能是因为在你的项目中,不同的任务或业务流程被配置了多个基线来进行监控。例如,你可能为不同的数据开发流程设置了不同的基线,或者在同一个业务流程中,为了确保数据的准确性和完整性,设置了多个检查点基线。此外,基线的周期类型(如小时基线)也可能影响账单中的基线条数。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/584268


问题五:DataWorks怎么看 odps.asec_comml_adm 的出口ip是多少啊?


DataWorks怎么看 odps.asec_comml_adm 的出口ip是多少啊?


参考回答:

在阿里云DataWorks中,要查看MaxCompute(原ODPS)的出口IP地址,并不是直接在DataWorks控制台进行操作。而是需要了解与MaxCompute实例相关的网络配置信息。

MaxCompute的出口IP地址取决于你的集群部署情况以及VPC网络设置。通常情况下,你可以按照以下步骤获取:

  1. 访问ECS实例
    如果你的MaxCompute服务和ECS实例位于同一个VPC内,可以通过登录ECS实例来查看其访问外部网络时使用的出口IP地址。这通常是ECS实例绑定的弹性公网IP或者NAT网关分配的出口IP。
  2. 查询VPC路由表
    登录阿里云VPC管理控制台,查看VPC内的路由表规则,通过路由表可以间接了解到MaxCompute服务如何访问外网,从而确定可能的出口IP范围。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/584267

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