DataWorks报错问题之dataworks配置mysql数据源报错如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
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这个手动任务执行了19个小时才执行了30%后续执行超过24小时会被伏羲调度停掉吗?

dataworks这个手动任务执行了19个小时才执行了30%,后续执行超过24小时会被伏羲调度停掉吗?



参考答案:

在DataWorks中,手动任务的执行是由用户手动触发的,而不是自动运行。对于这种任务,如果运行时间过长超过了设定的超时时间,系统会自动终止运行以节省资源。伏羲调度主要是应用于周期性任务,例如按照一定的时间间隔或者日期进行调度执行的任务。因此,如果你的手动任务已经超过了预设的执行时间,不会被伏羲调度停止,但是系统会因为超过设定的超时时间而自动终止运行。为了避免这种情况,你可以根据业务需求及时调整任务的配置,例如缩短任务的执行时间或者合理设置超时时间。



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https://developer.aliyun.com/ask/589032?spm=a2c6h.12873639.article-detail.72.3bdf43787yg6uo



问题二:dataworks中python udf如何引用第三方模块?

dataworks中python udf如何引用第三方模块?



参考答案:

在DataWorks中,可以使用Python UDF(User-Defined Function)来引用第三方模块。具体步骤如下:

  1. 首先,确保已经安装了需要使用的第三方模块。可以使用pip命令进行安装,例如:pip install numpy
  2. 在DataWorks中创建一个新的Python UDF函数,并在函数代码中使用import语句引入需要的第三方模块。例如,如果要使用numpy模块,可以在函数代码中添加以下语句:import numpy as np
  3. 在函数代码中使用第三方模块的功能。例如,可以使用numpy模块的数组操作功能来进行数据处理。
  4. 保存并提交UDF函数。
  5. 在DataWorks的任务中使用该UDF函数。

需要注意的是,由于DataWorks的运行环境限制,某些第三方模块可能无法直接使用。在这种情况下,可以尝试将需要的模块打包成zip文件,并在DataWorks中上传该zip文件作为资源。然后在UDF函数中使用resource_path函数获取资源的路径,并使用importlib模块动态加载资源中的模块。例如:

import importlib.util
def my_udf(...):
    # 获取资源路径
    resource_path = "/resources/my_module.zip"
    # 加载资源中的模块
    spec = importlib.util.spec_from_file_location("my_module", resource_path)
    module = importlib.util.module_from_spec(spec)
    spec.loader.exec_module(module)
    # 使用模块的功能
    module.my_function(...)



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问题三:dataworks odps手动任务执行有时长限制吗?

dataworks odps手动任务执行有时长限制吗?



参考答案:

DataWorks对于ODPS手动任务的执行是支持设置运行时间的,具体可以在运维中心找到对应的手动任务,并进行运行操作。这里,不仅可以运行整个业务流程,还可以运行业务流程下的某个部分节点,并能够指定该任务的运行时间。但需要注意的是,虽然没有明确的指出单个任务的最大执行时长,如果任务执行时间过长,可能会对系统资源造成压力,影响其他任务的正常运行。此外,在DataWorks上使用PyODPS,为了防止对DataWorks的gateway造成压力,系统对内存和CPU的使用都有一定的限制。因此,建议在开发和配置任务时,尽量优化代码和流程,避免不必要的长时间运行。



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https://developer.aliyun.com/ask/589028?spm=a2c6h.12873639.article-detail.74.3bdf43787yg6uo



问题四:dataworks的导出迁移助手功能有版本限制吗?

dataworks的导出迁移助手功能有版本限制吗?



参考答案:

https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/overview-44?spm=a2c4g.11186623.0.i4 



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问题五:dataworks配置mysql数据源querysql模式,报这种错误是什么原因呢?

dataworks配置mysql数据源querysql模式,同步到maxcompute,报这种错误是什么原因呢?

2024-01-11 15:35:00.476 [job-1355285376] ERROR JobContainer - Exception when job run

java.lang.ClassCastException: java.lang.String cannot be cast to java.util.List

at com.alibaba.datax.common.util.Configuration.getList(Configuration.java:434) ~[datax-common-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.plugin.rdbms.reader.util.ReaderSplitUtil.doSplit(ReaderSplitUtil.java:123) ~[plugin-rdbms-util-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.plugin.rdbms.reader.CommonRdbmsReader$Job.split(CommonRdbmsReader.java:199) ~[plugin-rdbms-util-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.plugin.reader.mysqlreader.MysqlReader$Job.split(MysqlReader.java:73) ~[mysql-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.core.job.JobContainer.doReaderSplit(JobContainer.java:1061) ~[datax-core-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.core.job.JobContainer.split(JobContainer.java:555) ~[datax-core-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.core.job.JobContainer.start(JobContainer.java:212) ~[datax-core-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.core.Engine.start(Engine.java:118) [datax-core-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.core.Engine.entry(Engine.java:343) [datax-core-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]

at com.alibaba.datax.core.Engine.main(Engine.java:392) [datax-core-0.0.1-SNAPSHOT.jar:na]



参考答案:

这报错一般是同步任务脚本模式的配置问题 建议是参考文档中的样例对比看下 json脚本中的key 、value格式是不是一致 比如 需要一个列表[]对象 配置成了一个字符串



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