DataWorks产品使用合集之在DataWorks中创建FTP Check节点的步骤如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

问题一:DataWorks中 ftp主机host如何查看?


DataWorks中 ftp主机host如何查看?


参考回答:

在DataWorks中,您可以通过FTP Check节点来查看ftp主机host。具体来说,使用FTP Check节点,您可以周期性地检测指定的文件是否存在。如果文件存在,那么将启动调度下游任务;如果文件不存在,那么将按照配置的间隔时间重复检测,直到满足检测的停止条件时停止检测。

在使用FTP Check节点的过程中,需要配置相关参数,包括FTP的主机Host、端口号(默认为21)、用户名和密码等。这样,就可以通过DataWorks读取和写入FTP双向通道的功能,实现对FTP主机的监控和管理。


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问题二:DataWorks如何创建FTP Check节点背景信息?


DataWorks如何创建FTP Check节点背景信息?


参考回答:

在DataWorks中创建FTP Check节点的步骤如下:

  1. 登录到DataWorks控制台,并转到对应的工作空间。
  2. 在左侧导航栏中,点击“数据开发”。
  3. 点击“新建”按钮。
  4. 在新建节点对话框中,选择“FTP Check”节点。


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问题三:DataWorks中check节点是什么?


DataWorks中check节点是什么?


参考回答:

在DataWorks中,Check节点是一种重要的功能模块,主要用于检查MaxCompute在DataWorks中,Check节点是一种重要的功能模块,主要用于检查MaxCompute分区表是否已经达到可用状态,即目标分区是否存在或者已经判断出分区数据写入完成。这种节点的使用对于下游任务来说是至关重要的,因为它可以先行检查分区数据是否已经可用,避免因为操作的数据有误而导致的任务执行失败或者结果的错误。

除了用于检查MaxCompute分区表的Check节点,DataWorks还提供了其他类型的Check节点,比如FTP Check节点。FTP Check节点是用于通过FTP协议周期性检测指定文件是否存在的节点。如果指定的文件存在,那么FTP Check节点将会启动调度下游任务;如果文件不存在,那么节点将会按照配置的间隔时间重复进行检测,直到满足检测的停止条件时才会停止检测。

总的来说,无论是MaxCompute还是FTP,Check节点都承担着保障数据可靠性和准确性的重要职责,它们在DataWorks的流程中起到了不可或缺的作用。


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问题四:DataWorks中spark.sqlautoBroadcastJoinThreshold哪里设置?


DataWorks中spark.sqlautoBroadcastJoinThreshold哪里设置?


参考回答:

在DataWorks中,您可以在Spark SQL的配置文件中设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数。这个参数的作用是指定当执行join操作时,如果一个小表的大小小于或等于这个阈值,Spark将自动把这个小表作为广播变量进行处理。这样可以提高连接操作的效率,因为广播变量可以让所有工作节点都共享这个小表的数据。注意,这个参数的默认值是10MB。

然而,在使用广播变量时需要小心,因为它会消耗一定的内存空间,而这部分内存来自于Executor进程的Off-Heap内存。如果在运行时广播了大量的变量,可能会导致内存不足的问题。此外,对于小表和大表的比率也有限制,即小表的大小必须小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions(默认值200),而且小表大小的三倍必须小于等于大表的大小。


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问题五:现在 dataworks 支持主键了吗,有对应的文档说明吗 ?


现在 dataworks 支持主键了吗,有对应的文档说明吗 ?


参考回答:

maxcompute不支持主键 这里的主键是指业务上的概念 可以考虑配置数据质量规则 来监控产出数据是否有重复


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