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个人介绍

开发

擅长的技术

  • Java
获得更多能力
通用技术能力：
  • Java
    中级

    能力说明：

    掌握封装、继承和多态设计Java类的方法，能够设计较复杂的Java类结构；能够使用泛型与集合的概念与方法，创建泛型类，使用ArrayList，TreeSet，TreeMap等对象掌握Java I/O原理从控制台读取和写入数据，能够使用BufferedReader，BufferedWriter文件创建输出、输入对象。

    获取记录：

    • 2024-07-07 在 大学考试 Java开发中级 大学参加技能测试未通过
    • 2024-07-07 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2024-07-07 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2024-07-07 在 大学考试 Java开发初级 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
暂无更多信息

2024年11月

  • 11.01 14:23:58
    发表了文章 2024-11-01 14:23:58

    《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评

    《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评
  • 11.01 14:14:45
    发表了文章 2024-11-01 14:14:45

    测评

    我是一位java后端开发，用通义灵码做测试和模拟运行，对比之前没有灵码，现在提效了60%。使用的具体流程如下

2024年08月

  • 发表了文章 2024-11-01

    《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评

  • 发表了文章 2024-11-01

    测评

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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks使用数据集成，从es同步数据至odps，对于拉丁文字母同步后发生改变，如何解决？

    这种情况下，拉丁文字母在从 ES 同步到 ODPS 后发生改变，可能是由于字符编码设置不正确、数据转换规则有误或者数据传输过程中的格式处理问题导致的。首先，您需要检查 DataWorks 数据集成任务中的字符编码设置，确保其与源数据（ES 中的数据）的编码一致。比如，常见的编码格式有 UTF-8 等其次，查看数据转换规则，是否存在对拉丁文字母进行了不必要的处理或修改。另外，还需要检查数据传输过程中的中间环节，看是否有其他因素影响了数据的准确性。例如，如果数据在经过某些中间件或服务时被重新处理，可能会导致字符的改变。您可以逐步排查数据传输的路径，找到可能出现问题的环节。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks当选用Spak3.x时，报错怎么办？

    当在 DataWorks 中选用 Spark 3.x 时报错，您可以采取以下步骤来解决：1. 查看错误日志：仔细分析错误日志中的详细信息，确定报错的具体类型和相关的提示。这可能会指出是配置问题、依赖冲突还是其他特定的错误原因。例如，如果错误日志中提到缺少某个依赖库，您就知道需要添加相应的依赖。2. 检查配置参数：确认 DataWorks 中与 Spark 3.x 相关的配置参数是否正确设置。包括内存分配、并行度、资源限制等。比如说，如果内存分配不足，可能导致任务失败并报错。3. 版本兼容性：确保您使用的 DataWorks 版本与 Spark 3.x 兼容。有时，不同版本之间可能存在不兼容的情况。例如，某些较旧的 DataWorks 版本可能对 Spark 3.x 的某些新特性支持不完善。4. 依赖库版本：检查项目中依赖的其他库的版本是否与 Spark 3.x 兼容。不兼容的依赖库版本可能引发错误。比如，某些库的特定版本可能与 Spark 3.x 的某些模块存在冲突。 5. 网络和环境问题：检查网络连接是否稳定，以及运行环境是否正常。不稳定的网络或异常的环境可能导致数据传输或计算出现问题。6. 社区和文档：在相关的技术社区、论坛或官方文档中搜索类似的报错信息，看看其他用户是否遇到过相同的问题以及他们是如何解决的。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    Dataworks里 代码行过长(1700行) 提交报错怎么办？

    在 Dataworks 中遇到代码行过长（1700 行）提交报错的情况，您可以考虑以下几种解决方法：1. 分割代码：将过长的代码块拆分成多个较小的函数或模块，以提高代码的可读性和可维护性。例如，如果是一个复杂的数据处理逻辑，可以将其拆分为多个步骤，每个步骤写成一个独立的函数。2. 提取重复逻辑：检查代码中是否存在重复的逻辑或代码片段，将其提取为单独的函数或方法，从而减少代码的行数。3. 优化数据结构：有时候，过长的代码可能是由于使用了不太合适的数据结构导致的。重新评估数据的存储和处理方式，选择更高效的数据结构，可能会使代码更加简洁。4. 注释和文档：为代码添加清晰的注释和文档，解释每个部分的功能和逻辑，这样即使代码行数较多，也能让其他人（包括未来的自己）更容易理解和维护。5. 检查代码规范：确保您的代码符合 Dataworks 的代码规范和最佳实践，可能存在某些规定限制了代码行的长度。例如，假设您的 1700 行代码主要是在进行一系列的数据清洗和转换操作，可以将不同的数据清洗步骤提取为单独的函数，如 clean_data_column1() 、 transform_data_column2() 等。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks有一个数据开发在周期调度上的问题？

    从您提供的这些执行时间数据来看，目前不太明确具体的周期调度问题所在。但我们可以先分析一下这些时间的规律和特点：首先，这些时间点之间的间隔似乎没有明显的固定周期，显得比较随机。比如，2024-08-13 14:02:31.0 到 2024-08-13 14:03:42.0 间隔约 1 分钟，而 2024-08-13 14:03:57.0 到 2024-08-13 14:08:40.0 间隔则约 5 分钟。这可能意味着调度的触发机制不稳定，或者存在外部因素干扰了正常的调度周期。例如，如果是因为资源竞争导致的延迟，可能会出现这种时间间隔不规律的情况。比如同时有多个任务在竞争有限的计算资源，导致某些任务的执行被推迟。另外，也有可能是调度配置本身存在错误，例如设置的定时规则没有正确生效。要进一步确定问题所在，还需要更多的相关信息
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  • 回答了问题 2024-08-24

    OSS数据删除了，如何恢复

    如果您的阿里云OSS（对象存储服务）中的数据被误删除了，恢复的可能性取决于几个因素，特别是您是否启用了版本控制以及是否有其他备份措施。下面是根据现有信息给出的一些恢复方案： 启用了版本控制 如果您在创建OSS存储桶时启用了版本控制，那么您可以恢复误删除的数据。在OSS管理控制台中，找到对应的数据对象，然后选择要恢复的历史版本。 使用快照功能 如果您设置了快照功能，可以通过快照恢复数据。这通常适用于那些与OSS集成的其他服务上的数据，如ECS或其他存储资源。 客服协助 如果数据被永久删除，无法通过上述方法恢复，您可以尝试联系阿里云客服寻求帮助。然而，如果没有特别重要的数据，恢复的可能性较低。 其他恢复途径 查看删除记录：如果您开启了OSS的日志记录功能，可以通过查看日志来定位误删除的情况。定时备份：如果您配置了定时备份功能，可以将文件定时备份到云备份（Cloud Backup）中，以便在文件丢失时快速恢复。 重要注意事项 数据一旦删除，如果没有额外的保护措施，如版本控制或快照，通常是不可恢复的。如果您配置了生命周期规则自动删除文件，那么这些被规则删除的文件也是不可恢复的。在删除文件时，OSS会返回204状态码表示删除成功，无论该对象是否存在。预防措施 为了避免将来数据丢失的情况，建议采取以下措施：开启OSS存储桶的版本控制功能。定期备份重要数据。使用定时备份功能，将您的文件定时备份到云备份中。设置跨区域复制功能，以防数据丢失。配置合理的访问权限，避免误删除。综上所述，如果您已经启用了版本控制或者有其他形式的备份（如快照），则有可能恢复已删除的数据。如果没有这些措施，恢复的可能性就非常小了。在日常操作中，建议始终遵循最佳实践，以最小化数据丢失的风险。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks报警信息发送到企业微信？

    在使用DataWorks进行数据开发时，如果按照时间戳抽取新增数据却频繁出现数据遗漏的情况，可能涉及到几个方面的问题。首先，需要确认数据同步和处理逻辑是否正确实现了增量同步，特别是针对每5分钟一次的周期调度。以下是可能导致数据遗漏的一些常见原因及其解决办法： 数据同步延迟：确保源系统的数据能够在5分钟内完成更新并同步到DataWorks的数据仓库中。如果数据更新存在延迟，可能会导致部分数据在下一个调度周期开始前未能被抓取到。你可以考虑增加一些缓冲时间或采用更灵活的时间窗口设置来覆盖潜在的数据延迟。时间戳字段的处理：确认你在源端和目标端的时间戳字段是否一致，并且增量同步逻辑正确无误。如果时间戳字段在源端和目标端有不同的格式或精度，可能会导致数据筛选时出现问题。确保同步任务配置页面中正确设置了增量同步字段，并且过滤条件合理。任务调度配置：检查任务的调度时间和调度方式是否正确配置。如果调度时间设置得过于紧凑，可能会影响到数据的完整抓取。根据，你可以通过调度配置的时间属性来调整任务执行的周期及时长，确保有足够的处理时间来捕获所有的新数据。脏数据处理：有时候脏数据也可能影响到数据同步的完整性。确认你的同步任务是否忽略了脏数据，如果是的话，脏数据是否会阻碍正常数据的同步。根据，脏数据会被忽略且不会写入目标表，但不会阻塞任务，确保这一点符合你的业务需求。网络延迟和资源限制：考虑到实时同步任务可能会受到网络延迟和资源限制的影响，特别是在高并发情况下。根据，如果实时同步任务延迟较大，可以采取相应措施优化同步速度和性能，如减少网络延迟或增加资源分配。为了更好地诊断问题，建议你仔细检查日志文件，观察是否有任何异常信息或警告提示。此外，也可以利用DataWorks提供的监控工具来追踪任务执行情况，发现潜在的问题点。如果问题依旧无法解决，推荐联系阿里云官方支持寻求帮助，或是在开发者社区中提出你的具体问题，获取同行的经验分享和技术支持。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks在数据开发的时候，根据时间戳做新增数据的开发总是有缺漏数据的情况？

    要将 DataWorks 的报警信息发送到企业微信，可以通过以下几种方式来实现：方式一：使用 DataWorks 的内置集成功能DataWorks 可能本身就提供了与企业微信的集成接口或配置选项。您可以在 DataWorks 的控制台或设置中查找相关的集成配置部分，按照提示进行企业微信的绑定和设置，以确保报警信息能够准确无误地推送到企业微信。方式二：通过自定义脚本和 API如果 DataWorks 没有直接的企业微信集成选项，您可以编写自定义的脚本，利用 DataWorks 提供的 API 来获取报警信息，并使用企业微信的 API 将这些信息发送到企业微信。例如，使用 Python 语言编写脚本，通过调用相关的 API 来实现数据的获取和推送。 import requests # 获取 DataWorks 报警信息的代码 #... # 发送到企业微信的代码 url = '企业微信的 API 地址' data = { 'message': '报警信息内容' } response = requests.post(url, json=data) 方式三：借助中间件或消息队列可以使用中间件（如 Kafka、RabbitMQ 等）或消息队列来中转 DataWorks 的报警信息。首先将报警信息发送到中间件，然后再编写一个消费程序，从中间件获取报警信息并推送到企业微信。例如，使用 Kafka 作为中间件： DataWorks 发送报警信息到 Kafka 主题。编写一个独立的服务，从 Kafka 主题消费报警信息，并通过企业微信 API 发送。在实际操作中，您需要根据 DataWorks 的具体功能和您的技术架构来选择最合适的方式。同时，还需要注意权限配置、消息格式转换以及异常处理等方面，以确保报警信息的准确和及时传递。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks对数据任务的代码评审这块有几个问题请教一下？

    以下是对您这两个关于 DataWorks 数据任务代码评审问题的分析和回答：问题一：通常情况下，如果配置明确指出只有 1 级基线任务和 3 级基线任务强制进行代码评审，那么很可能就是这样的设定。但具体还要看 DataWorks 中的整体配置策略和相关规则的详细说明。比如说，如果配置文档中清晰地列举了各个基线任务级别及其对应的评审要求，并且明确只有 1 级和 3 级被标记为“强制评审”，那就可以确定只有这两个级别是强制的。问题二：关于代码评审人的设计，为每个数据任务配置相应的 B 角是一种可行的方案。当数据任务负责人（A 角）提交后，由 B 角审批具有一定的优势： 可以增加审批的客观性和全面性。B 角可能会从不同的角度审视代码，发现 A 角可能忽略的问题。提高审批的效率。在 A 角忙碌或无法及时处理时，B 角可以迅速介入进行审批。例如，在一个数据处理项目中，A 角负责日常的数据清洗任务，但某天 A 角因突发情况无法及时处理提交的代码，此时 B 角能够及时审批，确保项目不受延误。然而，这种方案也可能存在一些挑战：调 B 角的工作负担。如果 B 角本身也有繁重的工作任务，可能会影响审批的及时性。确保 B 角具备足够的专业知识和对该数据任务的了解，以做出准确的评审决策。比如，B 角对特定数据任务的业务逻辑不够熟悉，可能导致评审结果不准确。综上所述，为每个数据任务配置 B 角是可行的，但需要综合考虑各种因素，以确保方案的有效实施。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks生成的任务个数的规则是什么，能自己配置切分后的任务数量吗？

    在 DataWorks 中，任务个数的生成规则通常取决于多种因素，包括数据量、数据分布、系统资源等。对于通过 mysql reader 的 splitPk 切分键生成任务的情况，其规则一般是基于切分键的值分布和数据规模来确定的。您可能无法直接配置切分后的任务数量。然而，您可以通过一些方式间接影响任务的生成，例如优化切分键的选择、调整数据处理逻辑等。如果您选择的切分键在数据中分布不均匀，可能会导致生成的任务数量不合理。此时，您可以重新评估切分键，选择更具代表性和均匀分布的字段。如果数据量过大，您可以考虑先对数据进行预处理或筛选，以减少数据规模，从而改善任务生成的效果。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks数据源连通性测试通过， 数据集成也可以选择到ck里的表，但是datax执行时报错？

    DataWorks 中出现数据源连通性测试通过，数据集成能选到 CK（ClickHouse）里的表，然而 DataX 执行报错的情况，可能有以下几种原因：1. 配置问题 - DataX 任务的配置参数可能存在错误或不完整。比如数据类型映射不准确、字段匹配不一致等。例如，源表中的某个字段是字符串类型，但在 DataX 配置中被错误地映射为整数类型。 - 数据量或并发设置不合理。如果数据量过大，而 DataX 的并发度设置较低，可能导致执行超时或报错。 2. 网络问题 - 网络不稳定或存在延迟，导致数据传输中断或异常。比如在数据传输过程中出现网络抖动，部分数据包丢失。 3. 权限问题 - 虽然数据源连通性测试通过，但在执行 DataX 任务时，可能缺少某些特定的操作权限。例如，没有对目标表的写入权限。 4. 资源问题 - 执行 DataX 任务的服务器资源不足，如内存、CPU 等。这可能导致任务无法正常运行。比如说服务器的内存已满，无法容纳正在处理的数据。 为了解决这个问题，您可以采取以下步骤：仔细检查 DataX 任务的配置参数，确保其准确无误。排查网络状况，尝试通过其他网络环境或优化网络设置。确认权限设置，确保拥有足够的权限来执行相关操作。监控服务器资源使用情况，必要时增加资源或优化任务以减少资源消耗。您还可以查看 DataX 的报错日志，以获取更详细的错误信息，从而更精准地定位和解决问题。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks系统内部错误 Generate holo table sql error: ？

    这种错误提示表明在 DataWorks 系统中生成 Holo 表的 SQL 语句时出现了问题，并且响应状态码为 302。302 状态码通常表示重定向，这可能意味着系统在处理生成 Holo 表的请求时，被重定向到了一个意外的位置或资源，导致无法正常完成操作并产生了错误。可能的原因包括： 输入的 SQL 语句存在语法错误或不符合 DataWorks 对于生成 Holo 表的规范要求。例如，表名、字段名的命名不符合规则，或者关键字使用不当。 系统配置问题，可能与数据库连接、权限设置等相关。比如数据库连接参数错误，或者当前用户没有足够的权限来执行生成 Holo 表的操作。 数据问题，例如数据量过大、数据格式不符合预期等。 为了解决这个问题，您可以采取以下步骤： 仔细检查输入的 SQL 语句，确保语法正确，并且符合 DataWorks 的要求。确认系统配置，包括数据库连接设置和权限设置是否正确。检查相关数据，确保数据的完整性和格式的正确性。建议您联系 DataWorks 的技术支持人员，向他们提供详细的错误信息和操作环境等相关情况，以获取更准确的帮助和解决方案。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    如何实现dataworks脱敏配置的流程？

    在阿里云 DataWorks 中实现数据脱敏配置的流程如下：前提条件：配置数据脱敏节点前，需要先配置好相应的输入节点。操作步骤： 登录 DataWorks 控制台。在左侧导航栏，单击工作空间列表。选择工作空间所在地域后，单击相应工作空间后的快速进入>数据开发。或者展开业务流程，右键单击目标业务流程，选择新建节点>数据集成>实时同步。在新建节点对话框中，选择同步方式为单表（topic）到单表（topic）etl，输入名称，并选择路径（节点名称必须符合一定规范）。在实时同步节点的编辑页面，鼠标单击转换>数据脱敏并拖拽至编辑面板，连线已配置好的输入节点。单击数据脱敏节点，在数据脱敏对话框中，配置各项参数：新建脱敏规则：单击新建脱敏规则，在弹出来的新建脱敏规则对话框中进行设置。敏感数据类型：默认为选择已有，可在右侧下拉框选择已创建的敏感数据类型（包括内置和所有用户创建的敏感数据类型），也可切换新增类型，并在右侧输入框输入敏感数据类型名称（限制1~30字，包括中文、英文、数字）。需注意，系统会判断输入的文字与已有敏感数据类型名称是否相同（包括内置和该租户下所有用户配置的敏感数据类型），若相同则提示敏感字段类型重复。内置敏感数据类型包括手机号、身份证号、银行卡号、邮箱_内置、ip、车牌号、邮政编码、座机号、mac 地址、地址、姓名、公司名、民族、星座、性别、国籍等。脱敏规则名称：该文本框会自动代入填写的敏感数据类型，也可进行修改（限制1~30字，包括中文、英文、数字），当与该租户下所有用户创建的脱敏规则出现重名时，会提示规则名称重复。脱敏方式：DataWorks 支持的脱敏方式包括假名、哈希和掩盖三种方式。假名：会将一个值替换成一个具有相同特征的脱敏信息，脱敏后数据和脱敏前数据的格式保持一致。当选择的敏感数据类型为内置敏感数据类型（手机号、身份证号、银行卡号、邮箱_内置、ip、车牌号、邮政编码、座机号、mac 地址、地址、姓名、公司名）时，需要配置安全域（可选范围0~9），不同安全域的脱敏策略规则不一致，原始数据相同时，相同安全域脱敏后的数据也相同。当选择的敏感数据类型为非内置时，需要配置替换字符集（可输入大写字母、小写字母、和数字，多个字符请用英文逗号隔开），遇到字符集中的字符，即会被替换为其他相同类型的字符，若需要脱敏的数据不符合字符集范围则不脱敏。哈希：可将原始数据加密成固定长度的数据，同样需要选择安全域（可选范围0~9），不同安全域的脱敏策略规则不一致。掩盖：是对部分信息进行掩盖，将对应位置上的字符用“*”替换，达到脱敏的效果。推荐方式提供了如只展示前1位和最后1位（默认选中）、只展示前3位和最后2位、只展示前3位和最后4位等选项；自定义设置则更加灵活，可以在前中后三段设置是否脱敏，以及需要脱敏（或者不脱敏）的字符长度，最多可添加10个分段，至少要有1个分段是剩余位数。 验证脱敏配置结果：可在样本数据文本框中输入脱敏前样本数据（限制0~100字符），单击脱敏验证，在脱敏效果中会返回脱敏后的数据。单击确定，可在脱敏规则下拉框中选择该脱敏规则，同时新建的脱敏规则会同步到数据保护伞脱敏规则页面。单击添加条件可新增一行配置数据字段的脱敏规则，在字段列下拉框中选择数据脱敏节点的上个节点的输出字段，在脱敏规则列下拉框中为字段选择在数据保护伞>数据脱敏配置列表中所有已生效的脱敏规则。在操作列单击编辑，如果是当前用户创建的脱敏规则，在实时同步任务未提交前，可单击编辑在弹出的编辑脱敏规则窗口修改脱敏规则，并支持输入样本数据进行脱敏验证；如果是非当前用户创建的脱敏规则，单击编辑可以查看脱敏规则配置详情，并支持输入样本数据进行脱敏验证。在操作列单击删除可以删除一行字段。此外，输出字段将展示要同步的原始表中对应字段和类型。具体操作时，某些细节可能因 DataWorks 版本和实际情况而有所不同。如果在配置过程中遇到问题，可以参考阿里云的官方文档或联系技术支持人员获取更准确的帮助。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks任务是在生产环境跑着， 我如果想在开发环境拉取数据该怎么操作呢？

    1. 确认权限： 首先要确保您在开发环境中具有相应的数据拉取权限。这可能需要您与相关的管理员或负责人进行沟通和确认。2. 配置开发环境连接： 检查开发环境的数据库连接配置是否正确。包括数据库地址、端口、用户名、密码等信息。 例如，如果是使用某种特定的数据库管理工具，需要在工具中正确设置这些连接参数。3. 了解数据结构和存储方式： 熟悉在生产环境中数据的结构和存储方式，以便在开发环境中能够准确地获取所需的数据。 比如，知道表名、字段名称及其含义。4. 确定数据抽取规则： 明确您需要拉取的数据范围和条件。是全部数据还是特定时间段、特定条件的数据。 举例来说，如果您只需要某一天的销售数据，就需要设置相应的筛选条件。5. 使用适当的工具或技术： 根据数据的来源和格式，选择合适的数据抽取工具或技术。 常见的如 SQL 查询语句、ETL 工具等。6. 进行数据验证和测试： 在拉取数据后，进行数据的验证和测试，确保数据的准确性和完整性。 可以随机抽取部分数据与生产环境中的数据进行比对。
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  • 回答了问题 2024-08-24

    DataWorks离线数据同步的主键更新模式，如果源表删除了某条数据，目的表也会删除吗？

    在 DataWorks 离线数据同步中，主键更新模式的具体行为取决于您所配置的同步规则和设置。如果源表删除了某条数据，在默认情况下，目的表可能不会自动删除相应的数据。然而，如果您在数据同步的配置中明确设置了相应的规则，例如设置了完全同步或者按照主键关联进行删除操作，那么当源表删除某条数据时，目的表可能也会删除对应的记录。如果您的业务需求是要求目的表与源表始终保持完全一致，包括数据的删除操作，那么通过相应的配置，就可以实现源表删除数据时目的表也删除。但如果只是简单的主键更新模式，没有特别配置删除关联操作，目的表通常不会自动删除源表中已删除的数据。
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  • 回答了问题 2024-08-23

    DataWorks分区的数据，利用参数可以实现嘛？

    在 DataWorks 中，利用参数是可以实现您所描述的需求的。参数可以在调度配置中灵活设置和使用，以控制数据处理的逻辑和范围。例如，您可以定义一个表示日期的参数，在 12 点 05 分和 20 点 05 分的调度中，将该参数设置为当天的日期，从而实现计算当天分区的数据。而在 0 点 05 分的调度中，将参数设置为前一天的日期，以计算昨天分区的数据。假设您使用的是 SQL 任务，您可以在脚本中通过获取参数值来确定分区条件。比如： SELECT * FROM your_table WHERE partition_date = '${date_param}' 在调度配置中，分别为不同的调度时间设置不同的 date_param 的值，就能够达到您想要的效果。不过，在实际操作中，还需要注意参数的传递和设置的准确性，以及数据处理的逻辑是否符合预期。同时，要对任务进行充分的测试，以确保在各种情况下都能正确地计算所需分区的数据。
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  • 回答了问题 2024-08-23

    DataWorks忘记使用手机号，怎么查找？

    可以通过以下信息来找回账号：域名、备案信息、云服务器 IP 等。阿里云提供了账号找回的工具，你可以使用该工具并根据你所记得的相关信息来找回账号。工具地址：【阿里云账号找回神奇】，打开后，可以通过手机号、域名、备案信息、云服务器 ip 等信息找回账号。另外，如果你还有其他与阿里云账号相关的问题，建议直接联系阿里云的客服人员，他们将能够提供更具体和针对性的帮助。
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  • 回答了问题 2024-08-23

    dataworks的作业日跑批22:00还未执行的生产实例中，周期实例和补数据实例是同一个实例吗？

    在DataWorks中，周期实例和补数据实例并不是同一个实例，它们是两种不同类型的实例，分别用于不同的目的：周期实例：指的是按照定义好的调度周期（如每天、每周等）自动触发执行的作业实例。这些实例通常按照固定的周期性规则运行，比如每天晚上22:00开始执行前一天的数据处理任务。补数据实例：指的是为了弥补历史数据缺失或错误而手动触发执行的作业实例。这类实例通常是针对某个特定的时间点或区间进行数据的回填或修正。两者的主要区别在于触发方式和执行目的：触发方式：周期实例由系统自动触发，而补数据实例则需要人工手动触发。执行目的：周期实例是为了保证日常业务流程的正常运转，而补数据实例则是为了修正历史数据问题。关于是否会相互影响的问题：一般情况下：周期实例和补数据实例之间通常是独立运行的，不会直接影响彼此的执行。这是因为它们通常在不同的时间点被触发，并且有不同的依赖关系。资源竞争情况：在某些情况下，如果系统资源有限（例如CPU、内存等），同时运行多个实例可能会导致资源竞争，从而影响到执行效率。这种情况下，可能需要考虑资源管理和优化策略，确保关键任务能够顺利执行。如果你发现22:00还未执行的生产实例中周期实例和补数据实例存在资源竞争的情况，可以考虑采取以下措施来优化：资源管理：为重要的作业分配更多的资源，确保它们能够优先执行。错峰调度：调整补数据实例的执行时间，避免与周期实例的执行时间冲突。优化作业逻辑：简化作业流程，减少不必要的计算和数据处理，提高执行效率。
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  • 回答了问题 2024-08-23

    DataWorks开窗函数，排序后的不能去重这个怎么解决？

    在DataWorks中处理窗口函数时，如果你需要先排序再进行去重操作，但是遇到了错误提示 ORDER BY cannot be used with DISTINCT，这说明你尝试在一个不允许直接结合 DISTINCT 和 ORDER BY 的上下文中使用它们。为了解决这个问题，你可以通过以下步骤实现排序后再去重： 方法一：使用窗口函数和 ROW_NUMBER() 你可以使用 ROW_NUMBER() 窗口函数来为每一行分配一个唯一的行号，然后基于这个行号选择每组的第一行数据作为去重后的结果。 示例 SQL 语句如下： WITH ranked_data AS ( SELECT column1, column2, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column2) as row_num FROM your_table ) SELECT column1, column2 FROM ranked_data WHERE row_num = 1; 这里，column1 是你需要去重的列，column2 是你希望用来排序的列。 方法二：使用子查询 另一种方法是先进行排序，然后在外部查询中使用 DISTINCT。这种方法可以让你先完成排序，然后再去除重复项。 示例 SQL 语句如下： SELECT DISTINCT column1, column2 FROM ( SELECT column1, column2 FROM your_table ORDER BY column2 ) subquery ORDER BY column2; 第二种方法不会像第一种方法那样高效，尤其是在处理大数据集时
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  • 回答了问题 2024-08-23

    DataWorks小时依赖小时调度任务是就近挂靠原则吗？

    当上下游周期数（即生成的实例数）一致时，上下游任务运行当天生成的周期实例，将一一对应挂载依赖。即下游首个实例依赖上游首个实例，下游第二个实例依赖上游第二个实例，以此类推。当上下游周期数（即生成的实例数）不一致时，上下游任务运行当天生成的周期实例，将根据就近原则挂载依赖，依赖距离自己定时运行时间最近（在当前实例定时时间之前，或与当前实例定时时间一致）的上游实例。
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  • 回答了问题 2024-08-22

    使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？

    我是个后端程序猿。通义灵码用起来很有说道。先说高效的代码生成能力，非常厉害。我给定个需求，它就能快速生成一部分代码片段。这很省事，开发效率大幅提升。比如要处理一个很复杂的数据结构或者算法，通义灵码能直接给出初步的代码框架，我再进行优化完善，能省很多时间。再说说智能的代码优化建议。它能对我写的代码进行分析，给出优化建议，比如指出可能存在的性能瓶颈、代码规范等问题。这能帮我写出更高效、更清晰的代码。还有，遇到难处理的技术难题时，通义灵码能给出相关的技术思路和参考示例。像处理并发访问、数据库优化等方面的问题，非常有用。通过与通义灵码交互，我能接触到新的技术和编程理念，拓宽技术视野。但是，用这东西也有风险。如果太依赖它生成的代码，容易忽视自身编程能力的提升。而且，生成的代码不一定完全符合项目的特定需求和上下文，需要仔细审查和调整。总之，通义灵码对我这个后端程序猿来说是个很厉害的工具，要合理使用，发挥它的优势，同时避免可能带来的弊端。前一阵儿，我接了个项目，里面有个很复杂的数据处理模块。我正愁怎么办，觉得会耗费很多时间。这时我想起了通义灵码。我把需求告诉它，没多久，它就给我生成了一个代码框架。我一看，这非常好，省了不少事。我顺着这个框架往下做，很快就把这个模块搞定了。还有一回，我写的一段代码，总觉得不太对劲，但又不知道怎么优化。我就把代码交给通义灵码，让它看看。不一会儿，它就给出了优化建议，指出了可能存在的性能瓶颈。我按照它的建议调整，运行速度明显快了不少。再有一次，遇到并发访问的难题。我正发愁，就试试问通义灵码。它还真给出了一些技术思路和参考示例。我照着做，真就把问题解决了。很厉害。我用通义灵码刷面试题，很有感触。一开始，我怀疑这东西行不行。但用起来后，发现真的很有用。我碰到很难的面试题，自己琢磨半天也不明白。这时通义灵码就派上用场了，我把题交给它，它能给我分析，给出思路。比如有个关于算法的面试题，我看了半天也不知道怎么下手。通义灵码给我提供了一个解题方向，我顺着这个方向思考，真就明白了。还有那些数据结构的题，通义灵码也能给出一些示例代码，让我更好地理解题目的要求。这很省事，不用自己瞎猜。不过，我不能全指望通义灵码。我得自己多思考，把通义灵码给的思路和自己的知识结合起来。不然面试的时候，人家一问，我什么也说不出来，那就糟糕了。总之，用通义灵码刷面试题，确实能帮我不少忙，但我也得自己努力，不能偷懒。
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