DataWorks操作报错合集之出现报错数据质量校验不通过,但任务没有设置DQC校验,是什么导致的

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就是我需要下线这个ods节点,开发环境删了,请问这种一般是什么原因呢?


DataWorks就是我需要下线这个ods节点,开发环境删了,发的的时候一直显示他有子节点,但是我打开子节点的时候,并没有看到子节点有依赖这个ods删除的节点,请问这种一般是什么原因呢?


参考回答:

在DataWorks中,当您尝试下线一个节点时,如果该节点有子节点或被其他节点依赖,系统会阻止您直接删除它。这是为了确保任务间的依赖关系不被打乱,避免引发数据不一致或其他错误。从您的描述中可以看出,尽管您打开子节点时并没有看到子节点有依赖这个ODS节点,但可能存在以下几种情况:

  1. 下游节点可能同时配置了对多个任务的依赖。例如,下游节点可能需要依赖日调度任务和小时调度任务的输出结果。如果您只配置了对其中一个任务的依赖,而没有配置对另一个任务的依赖,那么在上游任务未完成时,下游节点可能会开始执行,从而导致获取不到所需数据的错误。
  2. 上游任务可能在修改本节点的输出,这可能导致下游任务在挂载依赖时存在依赖丢失的风险。因此,DataWorks在校验时可能会阻止这种修改的保存。


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问题二:DataWorks为什么会报错数据质量校验不通过,这个任务没有设置dqc校验?


DataWorks为什么会报错数据质量校验不通过,这个任务没有设置dqc校验?


参考回答:

DataWorks报错数据质量校验不通过,但任务没有设置DQC校验,可能的原因是系统内部出现了错误或者数据确实存在质量问题。

首先,DataWorks作为一款数据集成和数据管理平台,会对数据进行质量检查,以确保数据的完整性和准确性。这种检查可以包括数据格式、数据类型、数据值等方面的验证。如果系统在进行这些检查时遇到问题,就可能会报错数据质量校验不通过。

其次,如果数据本身存在质量问题,例如数据重复、数据格式不正确、数据值超出预期范围等,DataWorks在处理这些数据时也可能会报错。

此外,如果系统内部出现错误,例如数据库连接问题、数据处理逻辑错误等,也可能会导致类似的报错。

为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 检查DataWorks的日志文件,以了解详细的错误信息和错误发生的位置。
  2. 检查输入数据的格式和质量,确保数据符合系统的要求。
  3. 检查DataWorks的处理逻辑和数据处理流程,以确定是否存在问题。


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问题三:DataWorks当前使用的ram账户能访问oss,点那个文件夹会报错 ?


DataWorks当前使用的ram账户能访问oss,点那个文件夹会报错 [ResponseError]: AccessDenied You are forbidden to list buckets?


参考回答:

这个错误提示表明你没有权限列出OSS的存储桶。这可能是因为你的RAM账号没有正确的权限设置。

你需要为RAM账号添加OSS的读取权限。具体操作步骤如下:

  1. 登录到你的RAM控制台:https://ram.aliyun.com/
  2. 找到你的RAM账号,点击进入详情页面。
  3. 在详情页面中,找到并点击"权限管理"选项卡。
  4. 在权限管理页面中,点击"添加权限"按钮。
  5. 在弹出的菜单中,选择"云服务权限",然后选择"阿里云OSS"。
  6. 在弹出的窗口中,选择"读取"权限,然后点击"确定"。
  7. 最后,保存你的更改。

这样,你的RAM账号就应该可以正常访问OSS了。


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问题四:DataWorks产品文档里面使用多进程并行写数据的demo也会出现这个问题?


DataWorks在pyodps3里面使用multiprocessing中pool.apply_async多进程时,进程池能成功建立且不报错,但是并没有执行进程池中的函数,产品文档里面使用多进程并行写数据的demo也会出现这个问题?


参考回答:

这个问题可能是由于Python的多进程库和PyODPS库之间的兼容性问题导致的。PyODPS库是基于ODPS(Open Data Processing Service)开发的Python库,它主要用于处理和分析大规模数据。

你可以尝试以下几种解决方案:

  1. 更新PyODPS库:确保你使用的是最新版本的PyODPS库,因为新版本可能会修复一些已知的问题。
  2. 使用不同的多进程库:你可以尝试使用其他的Python多进程库,如concurrent.futuresjoblib,看看是否能够正常工作。
  3. 修改代码逻辑:你可以尝试将需要并行执行的代码部分封装成一个函数,然后在多进程中使用这个函数。
  4. 使用线程池:如果你不需要大量的并行任务,可以考虑使用线程池代替进程池,因为线程池的创建和销毁成本相对较低。


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问题五:DataWorks数据分析界面 ,下载文件时,时不时会出现这个报错,是怎么回事?


DataWorks数据分析界面 ,下载文件时,时不时会出现这个报错,是怎么回事?


参考回答:

这个报错信息通常表示系统出现了异常,可能是由于网络连接问题、服务器故障或其他未知错误导致的。为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

  1. 检查你的网络连接是否正常,确保你的设备可以正常访问互联网。
  2. 稍后重试,等待一段时间后再次尝试下载文件,看是否能够成功。
  3. 清除浏览器缓存和Cookie,然后重新登录DataWorks数据分析界面,再尝试下载文件。


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