DataWorks常见问题之忽略脏数据不报错如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
简介: DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。

问题一:DataWorks 集合里面的数据迁移到其他的mongodb datax1.0不支持顺序吗?


DataWorks mongodb集合里面的数据迁移到其他的mongodb datax1.0不支持顺序吗?


参考回答:

DataWorks中的MongoDB数据迁移到另一个MongoDB时,使用DataX 1.0不支持保证数据的迁移顺序

在MongoDB中,数据迁移通常可以通过几种方法来实现,包括但不限于:

  1. 聚合管道(aggregate):利用聚合管道的各种阶段操作复制数据。通过matchmatch指定复制条件,match指定复制条件,project指定要复制的字段,最后使用$out将结果保存到目标集合中。
  2. insertMany:批量插入文档到新的集合或数据库中。
  3. mongodump和mongorestore:对一个数据库中的集合执行mongodump操作,然后将备份恢复到另一个数据库。

需要注意的是,在使用这些方法进行数据迁移时,如果需要保证数据的顺序性,可能需要采取额外的措施。例如,可以在迁移前对数据进行排序,或者在目标数据库中使用有序集合(capped collection)来保持插入顺序。此外,由于MongoDB的WT(WiredTiger)引擎和MMAPv1引擎在处理元数据上的差异,整体复制库对应的所有文件可能在某些情况下无法保证顺序,尤其是对于WT引擎来说。

因此,在进行数据迁移时,建议详细规划迁移策略,并充分测试以确保数据完整性和顺序性。如果顺序性对业务逻辑至关重要,可能需要探索其他的数据迁移工具或方法。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/593025


问题二:DataWorks忽略脏数据,是不是不报错?


DataWorks忽略脏数据,是不是不报错,但是数据依然不会进行插入,还是会依然把脏数据插入到数据表里的?


参考回答:

脏数据不会写入目标表 且不阻塞任务 可以看下百问百答脏数据篇 https://developer.aliyun.com/article/748252?spm=a2c6h.12873581.0.dArticle748252.1ec43740LqNDlu&groupCode=dataworks


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/593024


问题三:DataWorks双环境里面的标准模式,意思是如果用标准模式的空间,两种都支持是不是更好?


DataWorks双环境里面的标准模式,意思是如果用标准模式的空间,其实就是你们的内置生产环境,也就不用做生产环境配置了是吧,简单模式才需要配置发布环境,不过这样好像也不是很灵活,两种都支持是不是更好?


参考回答:

对的 标准模式不需要单独配置 ,可以先尝试体验下标准模式的发布逻辑


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/593023


问题四:我们这边碰到一个Dataworks的调度问题,设置的任务是分钟级别,这种问题有办法解决吗?


我们这边碰到一个Dataworks的调度问题,设置的任务是分钟级别(30分钟),但是实例是1小时调度一次,关于上游依赖是日调度。这种问题有办法解决吗?或者具体原因知道吗?


参考回答:

看下 9:30 开始 间隔半小时 确实每小时只有一个实例


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/593021


问题五:你好我已经是DataWorks标准模式了,是现在的套餐不支持吗?


你好我已经是DataWorks标准模式了,但是功能上找不到产品文档上说的的发布环境配置,是现在的套餐不支持吗?


参考回答:

发布环境---发布环境配置是在跨工作空间发布时才需要使用到 ,标准模式一般不需要使用,一般简单模式空间 发布到 另一个简单模式空间 会使用到 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/deployment-center/?spm=a2c4g.11186623.0.i7


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/593020

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基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
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