DataWorks中依赖关系小时任务设置自依赖对自身及下游节点有什么影响?
在DataWorks中,依赖关系是指节点之间的依赖关系,用于保证节点按照正确的顺序和时间执行。在设置依赖关系时,如果一个节点设置了自依赖关系,即依赖于自身的输出结果,会对自身和下游节点产生一定的影响。
对于自身节点,自依赖关系会导致节点的执行频率增加,即节点会在每个调度周期执行两次。这样会占用更多的计算资源,可能会导致任务执行效率下降和资源浪费等问题。
对于下游节点,自依赖关系可能会导致下游节点在上游节点执行完成后无法立即开始执行。因为自身节点需要等待上一个调度周期的执行结果才能开始执行下一个周期,这样会导致下游节点的执行时间延迟,可能会影响整个作业的执行效率和数据实时性。
因此,在设置依赖关系时,需要谨慎考虑自依赖关系的影响,并根据实际情况进行设置。如果自依赖关系对作业的执行效率和资源占用影响较大,建议避免
在DataWorks中,依赖关系是指一个任务依赖于另一个任务。如果一个任务设置了自依赖关系(即依赖于自身),那么它会对自身和下游节点产生以下影响:
自身的影响:
自依赖任务会等待自身完成。这意味着任务将在自身完成后才会开始执行。这可能会导致任务执行时间的延迟,因为它需要等待自身的完成。 如果自依赖任务设置了循环依赖关系,即自身依赖于自身,那么这可能导致任务陷入无限循环,导致任务无法正常执行。 对下游节点的影响:
如果自依赖任务是下游节点的上游任务,那么下游节点将会等待自依赖任务的完成。这意味着下游任务的执行将取决于自依赖任务的完成时间。如果自依赖任务执行时间过长,那么下游任务的执行也会受到影响。 如果自依赖任务是下游节点的父级任务,那么自依赖任务的执行将直接影响其下游节点的执行。如果自依赖任务失败或超时,那么下游节点将无法正常执行。 因此,在设置依赖关系时,需要谨慎考虑自依赖的情况。如果设置了自依赖关系,应该确保任务的执行不会导致无限循环或过长的等待时间,同时对下游节点的影响也需要充分考虑和评估。
在DataWorks中,如果一个任务设置了自依赖关系,即依赖于自身,会对自身及下游节点产生一些影响。
自身影响:自依赖意味着任务需要等待自身的前一个实例完成后才能继续执行下一个实例。这可能导致任务在同一时间只能运行一个实例,从而降低了任务的并发性和执行速度。
下游节点影响:自依赖会使得任务的下游节点必须等待自身的前一个实例完成后才能开始执行。这可能会导致下游节点的调度延迟或者阻塞,从而延迟整个数据流水线的执行进度。
因此,在设置任务的依赖关系时,需要谨慎考虑自依赖的影响。如果任务之间的依赖关系不是必需的,并且没有特殊的业务需求,最好避免设置自依赖,以提高任务的并发性和整体执行效率。
对当前节点执行影响:上游节点上一周期实例运行成功后下一周期实例才会运行。 实时场景:假设小时任务0点开始每小时调度一次,1点的实例需要等待0点的实例执行成功,1点的实例才会执行。对下游节点执行影响:假设下游节点为天调度任务,下游天节点依赖由直接依赖多个小时实例变为直接依赖上游某一个小时实例,小时实例由于存在自依赖,所以下游天任务实际上为间接依赖了上游多个小时实例。 https://help.aliyun.com/document_detail/146666.html,此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
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