DataWorks操作报错合集之出现报错 "ERROR: Total memory used by all existing queries exceeded memory limitation."如何解决

本文涉及的产品
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简介: DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

问题一:DataWorks源端不知道过滤条件咋写 日志里没显示关键信息?


DataWorks源端不知道过滤条件咋写 日志里没显示关键信息?


参考回答:

打印出来的记录可以定位到 字段一般都是同一个源端看有没有查size之类的函数


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571280


问题二:DataWorks某一条具体的脏数据信息嘛 我想取数据库看看 那个字段有多长 我看不到关键信息?


DataWorks某一条具体的脏数据信息嘛 我想取数据库看看 那个字段有多长 现在 那个日志被截取了 我看不到关键信息?


参考回答:

对于DataWorks中的脏数据,您可以通过以下步骤进行查看和定位:

  1. 增大脏数据限制条数,扩大阈值,容忍脏数据。源端脏数据仍存在,不同步到目的端,日志会显示脏数据记录,任务不会报错。
  2. 根据运行日志定位源端脏数据,修复后再同步。
  3. 如果遇到特定问题,如时间格式导致报错脏数据,需要根据报错原因,调整同步应如何解析该时间格式的数据。
  4. 您可以在同步任务配置时指定脏数据产生条数,控制是否允许脏数据产生。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571276


问题三:DataWorks数据传输完了 , 看到了脏数据字段, 这个咋处理啊?


DataWorks数据传输完了 , 看到了脏数据字段, 原始是 mediumtext 类型, 我这边存的是string 类型 , 感觉是长度超限 这个咋处理啊?


参考回答:

session级别设置set odps.sql.cfiles.field.maxsize=16384,默认8m不建议设置太大,会导致内存溢出。

setproject odps.sql.cfile2.field.maxsize=16384; 这个flag是用来项目级别限制每列字符串类型最大能写入的长度,单位为KB,默认8192(也就是8M),最大值262144。需要说明的是,String size在极端比较大的场景下,会有OOM问题的风险,所以是不建议设置比较大的值,目前设置到16384,是相对可控的,集成任务 应该只能项目级别设置


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571272


问题四:DataWorks将下线任务重建后报错但是在发布列表中已经下线成功了?


DataWorks将下线任务重建后报错但是在发布列表中已经下线成功了?


参考回答:

如果您在 DataWorks 中删除节点并将该节点发布到生产环境之后发现重建任务时报错,但在发布列表中看到下线成功的状态,请检查以下几点:

  1. 删除节点操作是否已经完全执行完毕:在 DataWorks 中删除节点是一个异步过程,因此您需要确保删除操作已完成后再尝试重建任务;
  2. 确认下线节点的状态:您可以在 DataWorks 控制台中查看下线节点的状态,确认它已经被下线;
  3. 检查依赖关系:如果您在重建任务过程中指定了错误的依赖关系,也可能导致任务失败。请检查您所指定的依赖关系是否正确;


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问题五:DataWorks这个报错,请问怎么解决?


DataWorks这个报错,请问怎么解决?failed: ERROR: Total memory used by all existing queries exceeded memory limitation. Detail: current total memory limit: 35398159794, current total memory usage: 35375693209, resource group name: default


参考回答:

这个报错是由于DataWorks中所有现有查询使用的总内存超过了内存限制。要解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 增加内存限制:可以通过修改DataWorks的配置文件来增加内存限制。具体操作方法可以参考官方文档。
  2. 优化查询语句:检查DataWorks中的查询语句,尽量减少内存消耗的操作,例如避免使用子查询、临时表等。
  3. 分批处理数据:如果数据量较大,可以考虑将数据分批处理,每次处理一部分数据,以减少单次查询所需的内存。
  4. 关闭不必要的查询:检查DataWorks中的查询,关闭一些不必要的查询,以释放内存资源。


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