在dataworks正常跑了两年的sql脚本突然报Data 是什么原因呢？

"Data overflow - Sum func result overflow" 错误通常表示在执行 SUM 函数时发生了数据溢出。这可能是由于数据累积到了超出数据库系统所能表示的范围，导致计算结果无法正确表示的情况。

Data overflow - Sum func result overflow错误通常是由于数据类型不匹配或数据溢出引起的。在SQL脚本中，当使用SUM函数对大量数据进行求和时，如果结果超出了目标列的数据类型所能表示的范围，就会出现该错误。

以下是一些可能导致此错误的常见原因：

1. 数据类型不匹配：如果目标列的数据类型与SUM函数返回的结果类型不匹配，则会出现溢出错误。例如，将一个整数类型的列与一个浮点数类型的列相加，可能会导致溢出。

2. 数据溢出：如果SUM函数的输入值太大，以至于无法在目标列中存储结果，则会出现溢出错误。例如，将一个非常大的数字与另一个非常大的数字相加，可能会导致溢出。

3. 精度缺失：如果SUM函数的输入值包含小数部分，而目标列只能存储整数，则可能会出现精度缺失问题。这可能导致结果超出目标列的范围，从而导致溢出错误。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 更改目标列的数据类型：将目标列的数据类型更改为能够容纳SUM函数返回结果的类型。例如，将整数类型的列更改为浮点数类型的列。

2. 检查输入值：确保SUM函数的输入值不会太大，以至于无法在目标列中存储结果。如果需要，可以考虑将输入值分解成更小的部分，并分别计算它们的和。

3. 调整精度：如果SUM函数的输入值包含小数部分，并且目标列只能存储整数，则可以考虑将输入值四舍五入到最接近的整数，然后再进行求和操作。

如果你的SQL脚本在过去两年里一直在正常运行，但是突然报出了“Data overflow - Sum func result overflow”错误，可能是由于以下原因：

1. 表中的数据发生了变化，例如增加了更多的数据。
2. 以前的数据格式有问题，现在终于出现了问题。
3. 表中的数据量超过了MaxCompute所能处理的能力。
4. SQL脚本存在错误，例如误用了聚合函数。

对于 DataWorks 中的 SQL 脚本突然报 "Data" 错误，可能的原因有以下几点：

1. 数据质量问题：如果源数据存在质量问题，例如存在非法字符或者格式错误，可能会引发此错误。
2. 表达式错误：如果 SQL 脚本中包含了无效的表达式或者函数，也可能会触发此错误。
3. 配置问题：如果您的系统或表配置发生了改变，可能会导致 SQL 脚本无法正常运行。
4. 平台问题：如果 DataWorks 平台出现了异常或者维护期间，也可能会影响 SQL 脚本的运行。

为了确定具体的原因，建议您检查一下 SQL 脚本中的表达式是否有效，以及是否有数据质量问题，也可以查看 DataWorks 控制台上的日志记录，看看是否存在任何错误消息。