DataWorks常见问题之删除odps中表的历史分区失败如何解决

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 数据集成可以限制库下的某些表吗?

dataworks 数据集成可以限制库下的某些表吗?



参考答案:

DataWorks数据集成确实支持限制库下的某些表。您可以在创建数据集成任务时,通过选择需要同步的数据库和表进行精确设置。同时,该功能不仅支持单表数据同步至目标端单表,也支持分库分表数据和整库(多表)数据同步至目标端多表。此外,DataWorks还提供了离线同步、实时同步以及离线和实时一体化的全增量同步等多种数据同步方式,以满足不同的业务需求。



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问题二:dataworks如何删除odps中表的历史分区?

dataworks如何删除odps中表的历史分区?



参考答案:

在DataWorks中,如果您想要删除ODPS中的表的历史分区,可以通过以下步骤进行:

  1. 使用DataWorks中的ODPS SQL节点:首先,在DataWorks的工作流中,添加一个ODPS SQL节点。然后,编写SQL语句来删除指定的分区数据。例如,假设要删除名为your_table的表中日期为2022-01-01的分区,您可以编写如下的SQL语句:
ALTER TABLE your_table DROP IF EXISTS PARTITION(date='2022-01-01');
  1. 注意分区条件:当您删除分区时,需要确保只删除符合特定条件的数据。MaxCompute支持通过条件筛选方式删除分区。如果您希望一次性删除符合某个规则条件的多个分区,可以使用表达式指定筛选条件,通过筛选条件匹配分区并批量删除分区。

请注意,执行上述操作可能会对您的数据产生影响,因此在执行前请确保已经备份了重要数据,并确保理解这些操作的后果。



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问题三:dataworks怎么读,主要是ak和sk,不知道怎么配到独享调度资源组的环境变量去?

dataworks怎么读,主要是ak和sk,不知道怎么配到独享调度资源组的环境变量去?显示写在代码中不太安全



参考答案:

目前确实不行 看到过有同学会先放到一个file文件里 读取文件中的配置 但也不是完全安全的, 未来预期会支持类似脱敏类型的空间级参数



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问题四:dataworks如何同步Rds任务?

dataworks如何同步Rds任务?

警告提示 no operation allowed after statement close

caused by communication link failure



参考答案:

DataWorks同步RDS任务的步骤如下:

  1. 在DataWorks中创建一个新的数据集成任务。
  2. 选择源数据库为RDS,并填写相关连接信息,如主机名、端口、用户名、密码等。
  3. 配置目标端数据库的信息,包括数据库类型、地址、端口、用户名和密码等。
  4. 选择需要同步的表或库,并设置同步方式(全量同步或增量同步)。
  5. 配置同步任务的其他参数,如同步频率、冲突解决策略等。
  6. 保存并提交任务。

关于警告提示 "no operation allowed after statement close caused by communication link failure",这可能是由于网络连接问题导致的。建议检查以下几点:

  1. 确保源数据库和目标数据库的网络连接正常,可以正常访问。
  2. 检查DataWorks与RDS之间的网络连接是否正常,可以尝试使用telnet命令测试连接。
  3. 如果使用了VPN或其他代理工具,请确保它们正常工作,并且没有阻止DataWorks与RDS之间的通信。
  4. 如果问题仍然存在,可以尝试重启DataWorks服务和RDS服务,然后重新执行同步任务。



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问题五:DataWorks在独享调度资源组打满的情况下,后续排队的实例是按照排队时间顺序执行吗?

DataWorks在独享调度资源组打满的情况下,后续排队的实例是按照排队时间顺序执行?还是按照优先级高低顺序执行呢?



参考答案:

在独享调度资源组打满的情况下,后续排队的实例会按照任务提交的时间顺序执行。

DataWorks作为阿里云提供的数据开发及管理服务,支持多种资源组类型,包括独享资源组、自定义资源组和默认资源组。独享调度资源组是专为保障任务定时被调度运行而设置的,当资源组中的计算资源不足以同时处理所有待运行的任务时,这些任务会在资源组中进行排队等待。

此外,在资源紧张的情况下,合理规划和分配资源,以及优化任务的执行时间和并发度,可以有效避免因资源不足导致的排队等待问题。



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