DataWorks产品使用合集之dataworks的数据资源组运行时连通数据资源组如何解决

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
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怎么解决夏/冬令营时区问题?


dataworks怎么解决夏/冬令营时区问题?


参考回答:

在阿里云DataWorks中,处理夏令时问题可以通过以下步骤进行:首先,在DataWorks工作空间中,选择需要处理夏令时问题的数据集成或数据开发任务。然后,打开任务配置页面,在"高级属性"中找到"TimeZone"选项,将其设置为目标时区。

需要注意的是,退出夏令时当天可能会存在25个小时(包含两个02:00),如果任务的调度参数存在一些基于实例定时时间的计算,则可能会受到这个25个小时的时间影响,存在偏差。因此,处理这类问题时,代码逻辑需要特别处理。

此外,对于全球性的功能,时区转化是一个常见的问题。一般情况下使用时间戳+java内置的api就能解决99%的问题,但是如果遇到夏令时或者冬令时的时候这个问题就可能变得不是这么容易。因此,在处理这种问题时,我们需要考虑到不同地区可能实行的夏令时和冬令时制度。例如,意大利是从3月28日到10月31日实行夏令时制,这时标准时间快一个小时。直接对时间戳加86400秒可能会引发错误。因此,正确处理夏令时和冬令时问题对于保持数据的精确性和一致性至关重要。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/569124


问题二:DataWorks您的开发环境与生产环境的数据类型不一致,开发环境的数据类型版本为2.0,如何解决?


DataWorks您的开发环境与生产环境的数据类型不一致,开发环境的数据类型版本为2.0,生产环境的数据类型版本为1.0,请注意数据类型版本的差异?如何解决?


参考回答:

简单模式下不区分开发环境和生产环境,开发库即生产库。标准模式下,支持开发环境和生产环境隔离,开发环境和生产环境的数据库表命名有所区别,如果需要在开发环境访问生产环境的数据库表,请根据以下命名规范严格区分数据库表名,避免误操作生产环境。环境类型 标准模式 示例

开发环境 项目名_dev.表名 在projectA项目下创建一个开发库表user_info,则数据库表名为:projectA_dev.user_info。

生产环境 项目名.表名 在projectA项目下创建一个生产库表user_info,则数据库表名为:projectA.user_info。

https://help.aliyun.com/document_detail/85772.html

您看下 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-v2-0-data-type-edition


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567570


问题三:dataworks上面可以自定义模版吗?


dataworks上面可以自定义模版吗?


参考回答:

目前不支持 (odps提供了组件节点 可以实现sql复用),关于自定义模板的需求方便再描述下吗 我们记录下


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567568


问题四:dataworks的数据资源组运行时,如何连通?


dataworks的数据资源组运行时,如何连通?


参考回答:

DataWorks资源组本质上为一组阿里云ECS实例,在进行数据集成、数据开发等任务运行时,需保障资源组与数据源之间的网络是连通的,且不会因为白名单等特殊安全访问设置阻断访问。网络连通数据源处于公网环境中:数据源与独享资源组的网络直连即可连通。数据源处于VPC网络中:数据源与独享资源组在同一地域:建议独享数据资源组与数据源绑定同一VPC,绑定后系统自动为您添加一条路由至整个VPC的路由,您绑定VPC的任意一个交换机,独享数据资源组与数据源的网络都可连通。数据源与独享资源组不在同一地域:使用高速通道或VPN将网络连通。数据源处于IDC网络中:使用高速通道或VPN将网络连通。数据源处于经典网络中:独享资源组处于阿里云VPC网络,如果数据源处于经典网络环境中,则数据源与独享资源组间网络无法连通,建议您将数据源迁移至VPC网络中。白名单配置:如果数据源设置有白名单限制访问地址时,您需要将独享数据集成资源组的访问地址添加至数据源的访问白名称中,避免访问受限。详情可参见获取资源组的IP地址与网段:独享数据集成资源组。

https://help.aliyun.com/document_detail/203240.html


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567567


问题五:DataWorks如何添加数据源典型问题场景连通性问题?


DataWorks如何添加数据源典型问题场景连通性问题?


参考回答:

说明如果您使用的是RDS数据源,建议您首先为RDS添加白名单,详情请参见添加白名单。如果您使用的是ECS上自建数据库,建议您首先为ECS添加安全组,详情请参见ECS自建数据库的安全组配置。连通性问题主要体现为测试连通性失败:问题现象:添加MySQL数据源时,网络类型选择为经典网络,单击测试连通性时失败,报错信息为测试连接失败,测试数据源联通性失败,连接数据库失败,数据库连接串…异常消息:Communications link failure. The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago.The dirver has not received any packets from the server。 解决方法:出现上述报错通常都是网络连通性问题导致。建议检查您的网络是否可达、防火墙是否对该IP或端口有相关限制,以及安全组是否已配置对IP或端口放通。

问题现象:添加阿里云MongoDB数据源,测试数据源连通性失败,报错如下。 error message: Timed out after 5000 ms while waiting for a server that matches ReadPreferenceServerSelector{readPreference=primary}. Client view of cluster state is {type=UNKNOWN, servers=[..] error with code: PROJECT_DATASOURCE_CONN_ERROR 解决方法:处理此类问题时,首先需要确定您的DataWorks工作空间所处地域。使用阿里云MongoDB,需要确定网络类型是否为VPC。VPC环境下MongoDB不支持数据连通性测试(使用方案一可以避免该问题)。VPC环境下阿里云MongoDB数据同步有以下两种方案:方案一:通过公网进行数据同步数据源配置时,数据源类型选择连接串模式。VPC环境下,您的MongoDB需要开通公网访问。在MongoDB上放行相关白名单IP,详情请参见添加白名单。进行数据连通性测试。方案二:配置自定义资源组,从内网进行数据同步准备一台和MongoDB同区域、同网络的ECS作为调度资源,详情请参见新增自定义

https://help.aliyun.com/document_detail/137841.html


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567566


相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
目录
相关文章
|
9月前
|
DataWorks 监控 数据建模
DataWorks产品体验评测
DataWorks产品体验评测
|
9月前
|
分布式计算 DataWorks 搜索推荐
DataWorks 产品评测与最佳实践探索!
DataWorks 是阿里巴巴推出的一站式智能大数据开发治理平台,内置15年实践经验,集成多种大数据与AI服务。本文通过实际使用角度,探讨其优势、潜力及改进建议。评测涵盖用户画像分析、数据治理、功能表现等方面,适合数字化转型企业参考。
209 1
|
10月前
|
运维 监控 DataWorks
DataWorks 稳定性保障全解析:深入监控与资源调配
DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配,确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控,及时预警并处理异常;资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置,保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置,DataWorks 为企业筑牢数据根基,助力数字化转型。
426 10
|
10月前
|
数据采集 人工智能 DataWorks
DataWorks产品最佳实践测评
DataWorks产品最佳实践测评
|
9月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 DataWorks
DataWorks产品评测:大数据开发治理的深度体验
DataWorks产品评测:大数据开发治理的深度体验
394 1
|
10月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先,通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组,接着创建MaxCompute项目和数据源。随后,利用DataWorks的数据集成和数据开发模块,将业务数据同步至MaxCompute,并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工,最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程,包括任务开发、运行、运维操作和资源释放,帮助读者顺利完成用户画像分析。此外,还指出了文档中的一些不一致之处,并提供了相应的解决方法。
|
10月前
|
DataWorks 数据可视化 大数据
DataWorks 产品综合评测报告
《DataWorks产品综合评测报告》全面评估了DataWorks这款知名的大数据开发治理平台。报告从用户画像分析实践、日常工作中的应用、产品体验、与其他工具的对比及Data Studio公测体验等多个角度进行了详细评测。DataWorks在数据集成、可视化操作、任务调度等方面表现出色,但也存在一些技术难题和使用门槛。总体而言,DataWorks功能完整、易用性强,适合企业高效处理和分析大数据,助力决策制定和业务优化。
|
10月前
|
DataWorks 数据可视化 搜索推荐
DataWorks产品深度评测:优势与展望
在数字化时代,数据成为企业决策和创新的关键驱动力。DataWorks作为一款大数据开发治理平台,展现了强大的功能和潜力。本文从用户画像分析实践、实际工作中的作用、产品体验评测、与其他工具对比等多个维度,全面评测了DataWorks,旨在为潜在用户提供深入且实用的参考。评测内容涵盖任务开发便捷性、性能表现、价格策略、社区建设等方面,突显了DataWorks的优势和改进空间。
|
10月前
|
分布式计算 DataWorks 监控
DataWorks产品体验评测、
DataWorks产品体验评测、
245 0
|
10月前
|
分布式计算 DataWorks 搜索推荐
DataWorks产品评测:大数据开发治理平台的最佳实践与体验
DataWorks是阿里云推出的一款大数据开发治理平台,集成了多种大数据引擎,支持数据集成、开发、分析和任务调度。本文通过用户画像分析的最佳实践,评测了DataWorks的功能和使用体验,并提出了优化建议。通过实践,DataWorks在数据整合、清洗及可视化方面表现出色,适合企业高效管理和分析数据。
386 0

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks