Dataphin常见问题之30G的内存都不够用如何解决

简介: Dataphin是阿里云提供的一站式数据处理服务,旨在帮助企业构建一体化的智能数据处理平台。Dataphin整合了数据建模、数据处理、数据开发、数据服务等多个功能,支持企业更高效地进行数据治理和分析。

问题一:Dataphin字段关联问题中这个问题怎么解决?


Dataphin字段关联问题中,我自己关联了dim_region维度逻辑表,但生成的sql就不是这样,我编辑里面的计算逻辑是这样的 我看对的

但是冒烟测试的时候

这里就变掉了,为啥冒烟测试的时候 日志会不一样呢?

订单里面有user user里面有region

最后因为sql不对

导致结果第一列是这样的。这是怎么回事呢?


参考回答:

看起来您在描述一个与Dataphin(原MaxCompute)相关的字段关联问题。由于您没有提供完整的信息,我无法为您提供具体的解决方案。但是,我可以给您一些建议来解决这个问题:

  1. 检查您的计算逻辑是否正确。确保您的计算逻辑能够正确地关联dim_region维度逻辑表。
  2. 检查生成的SQL语句。确保生成的SQL语句与您的预期相符。如果不符,请检查您的计算逻辑和关联设置。
  3. 如果您仍然无法解决问题,请尝试使用Dataphin的调试功能。这将帮助您找到问题的根源并解决它。


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问题二:Dataphin我的数据源不超过1G,我也没有做很复杂的操作,只是改改类型为啥30G的内存都不够用?


Dataphin我的数据源不超过1G,我也没有做很复杂的操作,只是改改类型啊,删除一些列,增加一些列,为啥30G的内存都不够用呢?


参考回答:

Dataphin对数据源的处理可能涉及数据的读取、转换和写入等操作,这些过程可能会占用较多的内存。尽管您的数据源不超过1G且没有进行复杂的操作,但以下因素可能导致内存使用量超过预期:

  1. Dataphin支持对接多种数据源类型,包括大数据存储型数据源、文件数据源、消息队列数据源、关系型数据源和NoSQL数据源。不同类型的数据源在处理时可能有不同的内存消耗。
  2. 当您进行数据类型转换、删除列或增加列等操作时,系统可能需要临时存储中间结果,这也会占用额外的内存。
  3. Dataphin服务Java SDK可能根据您自定义的所有API接口自动生成Java调用代码,这也可能涉及到一定的内存开销。
  4. 如果同时有多个任务在进行数据处理,系统可能会为每个任务分配一定的内存资源,从而导致总内存使用量增加。


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问题三:Dataphin数据标准的词根管理 是在哪里用到的?


Dataphin数据标准的词根管理 是在哪里用到的?


参考回答:

在Dataphin中,词根管理主要在数据标准页面进行。你可以点击顶部菜单栏的"资产",然后选择并点击"词根",便可进入词根页面。词根列表页面用于展示已经配置的词根信息,并且允许你进行搜索、编辑、删除、新建词根等操作。

词根主要用于管理业务名词、物理表、字段规范命名及其标准化翻译。通过建立和维护可收敛的词根库,可以为资产统一管理提供依据,让数据流通且通畅无歧义。例如,可以将字段如“账户期初余额”拆分为三个词根:“账户”、“期初”以及“余额”,并设定它们各自的中文全称和英文简称。

此外,通过数据的标准化定义,明确数据的责任主体,为数据安全、数据质量提供保障;统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持,提升数据处理和分析效率。所以,Dataphin的数据标准功能是资产治理的重要一环,能减少人工监控成本,有力地保障了标准的落地执行。


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问题四:Dataphin dev下没办法测试调度?


Dataphin dev下没办法测试调度?


参考回答:

Dataphin确实支持本地数据调试和线上模拟测试,以确保上线任务的正确性。例如,对于每一个实时计算任务,可以对所用的表进行采样数据进行调试,这种方式不会对线上的數據表产生影响,而且既安全又高效。同时,Dataphin还提供了算子调试,这是一种无需采样数据的调试方法。在调试完成后,你可以查看到中间结果和最终结果,待调试完成的任务可以提交。

除此之外,如果你的开发模式是Dev-Prod模式,那么在同步任务的配置页面,你需要填写备注信息并单击确定并提交。如果你希望任务发布至生产环境,详情请参见"管理发布任务"。通过以上步骤,即使在开发阶段,也能够模拟调度流程并进行测试。


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问题五:Dataphin里有可视化分析功能么?


Dataphin里有可视化分析功能么?


参考回答:

是的,Dataphin提供了可视化分析功能。它支持用户通过自定义SQL等方式,查询数据资产中的数据。同时,通过查询分析引擎,快速获取物理表、逻辑表(即数据模型,或逻辑模型)的数据查询结果。此外,Dataphin还提供了资产分析功能,可以在元数据中心基础上,深度分析元数据,实现数据资产化管理。为用户可视化地呈现资产分布、元数据详情等,方便用户快速查找、深度了解数据资产。


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