DataWorks产品使用合集之对于ECS数据源的数据集成,是否需要使用独享调度资源和独享集成资源

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中ecs的数据源,数据集成的时候一定要使用独享调度资源和独享集成资源吗?


DataWorks中ecs的数据源,数据集成的时候一定要使用独享调度资源和独享集成资源吗?可以是用公共资源组吗?


参考回答:

独享数据集成资源组规格


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问题二:DataWorks可能是我查询的表的问题,只要关联了一个特定的表,请问这种情况是什么原因导致的?


DataWorks可能是我查询的表的问题,只要关联了一个特定的表,导出的数据就是乱码,如果不关联那张表,数据就能正常导出。请问这种情况是什么原因导致的呀,表的编码问题?


参考回答:

是的,这种情况很可能是表的编码问题导致的。当您关联了一个特定编码的表时,DataWorks在导出数据时可能会出现乱码的情况。这通常是因为该表使用的编码与DataWorks默认的编码不匹配所导致的。

为了解决这个问题,您可以尝试以下几种方法:

  1. 检查表的编码:确认关联的表中的数据是否使用了正确的编码格式。您可以使用数据库管理工具或命令行工具来查看和修改表的编码设置。
  2. 修改DataWorks的编码设置:如果关联的表使用了非默认编码,您可以尝试修改DataWorks的编码设置以匹配该表的编码。具体操作可以参考DataWorks的相关文档或向DataWorks支持团队咨询。
  3. 转换数据编码:如果您无法更改表的编码或DataWorks的编码设置,您可以尝试在导出数据之前对数据进行编码转换。您可以使用编程语言(如Python)编写脚本来实现数据的编码转换,确保导出的数据能够正确显示。


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问题三:DataWorks数据质量中的分区表达式,是仅支持时间作为分区表达式的么?


DataWorks数据质量中的分区表达式,是仅支持时间作为分区表达式的么?


参考回答:

数据质量通过分区表达式来确定数据质量校验的表分区数据。

此步骤中,您需要监控目标表ods_raw_log_d表达式$[yyyymmdd-1]所匹配的分区数据是否符合预期,即在ods_raw_log_d表每次监控规则执行时,监控其业务时间对应分区的数据是否符合数据质量校验规则。步骤如下:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/getting-started/configure-rules-to-monitor-data-quality?spm=a2c4g.11186623.0.i118


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问题四:dadaworks执行online job模式失败的原因是什么?


dadaworks执行online job模式失败的原因是什么?


参考回答:

任务运行失败https://help.aliyun.com/zh/dataworks/support/node-failures?spm=a2c4g.11186623.0.i22

本文汇总介绍任务运行失败的相关问题。


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问题五:dadaworks使用Service Mode模式执行失败的原因是什么?


dadaworks使用Service Mode模式执行失败的原因是什么?


参考回答:

DataWorks中Service Mode模式执行失败的原因可能有多种。一种可能是任务调度配置的时间属性中,配置了超时时间。当任务的运行时长超过超时时间,任务会自动终止运行。由于超时导致运行失败的任务不会触发任务重跑,如果遇到这种情况,需要重新提交任务。

另外,任务运行需要满足多个条件,包括调度资源、定时时间、上游节点运行状态等。如果上游没有出现以上任何一种状态,整个业务流程都会无法正常运行。此外,如果任务被冻结或者项目下没有足够的调度资源来让任务运行,也可能导致任务执行失败。

还有一种情况是表列名包含关键字导致同步任务失败,例如column中含有保留字段,或者 column配置中含有数字开头的字段。在这种情况下,可以通过将数据集成同步任务转为脚本模式配置,对column配置中的特殊字段进行转义来解决。

如果开启了出错机制,则默认失败后会重试3次,每次间隔2分钟。如果还是失败,则会进行当前节点失败的返回。需要注意的是,当设置“不可重跑”时,节点运行一次成功后,该任务实例将不再重跑。


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