DataWorks数据传输完了 ， 看到了脏数据字段， 这个咋处理啊？

如果DataWorks数据传输完了，出现了脏数据字段，可以考虑以下几种处理方式：

1. 修改原始数据源的字段类型：将mediumtext类型改为string类型，这样可以避免长度超限的问题。

2. 对传输过程中的数据进行清洗和转换：在DataWorks中可以使用数据清洗和转换功能，对传输过程中的数据进行处理，例如截取字符串、替换字符等操作，以确保数据的准确性和完整性。

3. 增加数据校验规则：在DataWorks中可以设置数据校验规则，对传输过程中的数据进行校验，例如检查字段类型、长度、格式等，以确保数据的合法性和正确性。

4. 调整数据传输频率：如果数据传输频率过高，可能会导致数据传输过程中出现问题，可以考虑适当调整数据传输频率，以减少数据传输过程中出现问题的可能性。

session级别设置set odps.sql.cfiles.field.maxsize=16384，默认8m不建议设置太大，会导致内存溢出。
setproject odps.sql.cfile2.field.maxsize=16384; 这个flag是用来项目级别限制每列字符串类型最大能写入的长度，单位为KB，默认8192（也就是8M），最大值262144。需要说明的是，String size在极端比较大的场景下，会有OOM问题的风险，所以是不建议设置比较大的值，目前设置到16384，是相对可控的，集成任务 应该只能项目级别设置，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

为了处理脏数据问题，首先需要了解原始数据的具体情况。首先查看脏数据字段所含文本内容的长度，如果长度超过 string 类型的最大限制，则可以采取以下方式处理：

1. 转换为更大的字符串类型，例如 text 或者 longtext；
2. 去除字段中的多余内容，以减小字段长度；
3. 对于长度过长的文本内容，考虑拆分为多行存储。

您可以通过以下几种方式来处理这个问题：

1. 如果可能的话，您可以尝试修改原始数据的类型为 string，并适当增加其长度限制。
2. 如果原始数据的类型不能修改，您可以考虑将字符串拆分成多个部分进行存储，然后在需要时再将其组合起来。
3. 另外，您还可以考虑使用 DataWorks 的数据清洗功能，例如通过正则表达式或其他方法对字符串进行截取或替换等操作。

在DataWorks中，如果数据传输完成后发现了脏数据字段，可以采取以下处理方法：
1.增大脏数据限制条数：通过设置更宽松的限制条件来容忍更多的脏数据。在DataWorks中，可以增大脏数据限制条数来避免任务报错。这样，即使源端存在脏数据，任务也不会报错，但是这些脏数据会显示在日志中。
2.根据运行日志定位源端脏数据：通过查看DataWorks的运行日志，可以定位到源端存在脏数据的记录。将日志复制出来并截取一条记录作为样例分析，可以进一步了解脏数据的具体情况。例如，如果源端的某个字段值类型与目的端不匹配，可以考虑修复该字段的数据类型以使其与目的端匹配。
3.修复后再同步：一旦找到了源端的脏数据，可以采取相应的修复措施。例如，如果发现源端的某个字段值类型不正确，可以将其修改为正确的类型后再进行同步。

如果你遇到了在DataWorks数据传输过程中出现的脏数据问题，其中一个可能的原因是你试图将原始的mediumtext类型转换为String类型，但是字符串的长度超过了Java语言中的String类型的长度限制（大约为65,535字符）。这种情况可能会导致数据丢失或格式错误等问题。
为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：

1. 使用其他数据类型存储长文本：在某些情况下，你可以选择使用其他更合适的数据类型来存储长文本，如longtext或text类型。这样可以避免由于字符串长度限制而导致的问题。
2. 分割文本并分别存储：如果你的文本太长，以至于无法直接存储在一个字段中，你可以考虑将其分割成多个部分，然后分别存储在不同的字段中。这种方式可以在一定程度上解决长度限制问题，但是可能导致数据结构变得复杂。
3. 对数据进行预处理：在数据传输之前，你可以在源端对数据进行预处理，例如截断多余的文本或进行编码转换等操作，以确保数据能够在目标端正确地存储和使用。

总的来说，对于长文本类型的数据，需要注意处理过程中可能出现的各种问题，以便于更好地控制数据质量和提高数据处理效率。