DataWorks产品使用合集之如何查看dqc的相关情况

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,Serverless资源组抵扣包300CU*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进去看不到dqc的相关情况,只有基线的告警监控,而且没有时间展示?

DataWorks进去看不到dqc的相关情况,只有基线的告警监控,而且没有时间展示?


参考回答:

从这里进去后 再点击一次任务查询 找到对应的数据质量日志 日志打印里可以看到开始和完成时间,而且可以看到对应校验的dqc 规则logview

看看这个时间点 maxcompute资源水位咋样 也可以发一下它的数据质量日志文本


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/612736



问题二:DataWorks哪里能看监控任务的开始和结束时间吗?

DataWorks哪里能看监控任务的开始和结束时间吗?


参考回答:

看起来确实是dqc慢了 可以从这里的入口进去数据质量界面查看对应规则日志


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/612735



问题三:在dataworks里编写pythoy udf函数里,可以直接执行odps表查询吗?要怎么写?

在dataworks里编写pythoy udf函数里,可以直接执行odps表查询吗?要怎么写?


参考回答:

在阿里云DataWorks中,Python UDF(用户自定义函数)主要是用来处理单行或单列数据的计算,不直接支持在UDF中执行ODPS SQL或者直接查询ODPS表。

如果你需要在DataWorks中使用Python进行复杂的数据处理,包括对多表进行JOIN、GROUP BY等操作,可以考虑使用MaxCompute Python SDK,通过编写MaxCompute MapReduce或Spark作业来实现。

例如,你可以在MapReduce或Spark作业的Python脚本中使用odps-sdk-python进行表查询:

Python

from odps import ODPS

创建ODPS对象

odps = ODPS('', '', '', endpoint='')

查询表

instance = odps.run_sql('SELECT * FROM ')

instance.wait_for_success()

获取查询结果

with instance.open_reader() as reader:

for record in reader:

print(record)

请注意替换上述代码中的、、、和为你实际的阿里云MaxCompute项目和表信息。


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问题四:钉钉OA审批中所在部门信息,怎样传才能显示带上级部门信息的数据?

钉钉OA审批中所在部门信息,怎样传才能显示带上级部门信息的数据?


参考回答:

审批单显示的所在部门是系统默认功能,无法设置非必填项,是否显示分为以下情况: 1、同时加入多个部门:发起审批时会显示所在部门,需手动选择; 2、仅加入一个部门:发起审批时不会显示所在部门,系统会自动匹配提交人所在部门; 3、同时加入多个部门,且所在部门名称相同:自动显示上级部门名称,便于发起人区分需要选择的所在部门。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/611548



问题五:DataWorks离线同步到ODPS combine类型导致null的字段不显示,这个有遇到过吗?

DataWorks离线同步到ODPS combine类型导致null的字段不显示,这个有遇到过吗?


参考回答:

在DataWorks中使用离线同步任务将MongoDB数据同步到ODPS时,如果遇到因数据类型为combine导致null值的字段不显示的问题,可以尝试以下几种解决方法:

  • 检查源数据:

确认MongoDB中是否存在确实为空(null)的字段。有时,看似空的字段可能是空字符串、空对象({})或空数组([]),而非真正的null值。在同步过程中,这些非null的“空”值可能会被正确处理,而真正的null值则可能由于处理逻辑或类型映射问题未被正确显示。

  • 检查数据类型映射:

在DataWorks的离线同步任务配置中,仔细检查MongoDB源表字段与ODPS目标表字段之间的数据类型映射。确保combine类型的字段在ODPS中被映射为可以容纳null值的合适类型,如string、struct或array等。如果映射不正确,调整映射关系以允许目标字段接受null值。

  • 调整同步任务配置:

在DataWorks的数据同步任务设置中,可能存在处理空值的特定选项或参数。检查是否有类似“空值处理”、“NULL值转换”或“空值映射”等相关设置,并确保其配置允许null值被正确传递到ODPS。如果没有这样的选项,或者默认处理方式不满足需求,可能需要咨询DataWorks官方文档或技术支持以获取更详细的配置指导。

  • 使用SQL转换:

如果上述方法无法直接解决问题,可以在同步至ODPS后,通过ODPS的SQL语句对目标表进行处理。可以创建一个新的ODPS表,使用INSERT INTO或CREATE TABLE AS SELECT语句,将原表中null值的combine字段通过适当的NULL值处理函数(如IFNULL、NVL等,根据ODPS SQL方言确定具体函数)转换为可见的占位符(如空字符串、特殊标记等)。


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