DataWorks产品使用合集之如何跨账号链接PolarDB

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
DataWorks Serverless资源组免费试用套餐,300CU*H 3个月
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数据异常是啥异常?


dataworks数据异常是啥异常?


参考回答:

是因为公共资源组 资源可能会有争抢,并发量过大的时候,把请求拒绝了,推荐是换用独享资源组


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/589059



问题二:dataworks如何新增OTS数据源?


dataworks如何新增OTS数据源?


参考回答:

在DataWorks中新增OTS数据源,您需要按照以下步骤操作:

  1. 首先,登录DataWorks控制台。
  2. 在左侧导航栏,单击工作空间列表,然后单击相应工作空间操作列的"快速进入 > 数据集成"。
  3. 在左侧导航栏上,单击"数据源",进入数据源管理页面。
  4. 单击"新增数据源"按钮,然后在弹出的窗口中选择需要创建的数据源类型并配置数据源信息。对于新增OTS数据源,详情请参见配置OTS数据源。
  5. 完成上述步骤后,保存配置信息。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/589057



问题三:dataworks数据从ODPS同步回MongoDB时 写入模式为非覆盖 这种通常是什么原因?


dataworks数据从ODPS同步回MongoDB时 写入模式为非覆盖 并发数设置为1 不容忍脏数据 但是数据写入完成后 报错有脏数据,但是数据从MongoDB看 数据已经全部同步完成 这种通常是什么原因 我们MongoDB判断为脏数据得策略是什么?


参考回答:

同步数据时出现脏数据的情况,可能的原因包括:

  • 插件异常:同步任务在运行过程中遇到插件的所有异常,都会被作为脏数据进行统计。
  • 数据类型转换:如果源端表和目的表字段类型不匹配,也会被视为脏数据。
  • 源端表数据过长:当源端表的数据长度超过特定大小时,可能会产生脏数据。
  • 数据源异常:如果数据源出现问题,也可能会产生脏数据。

对于MongoDB判断为脏数据的策略,通常是基于数据的完整性、一致性和准确性来进行判断的。如果在同步过程中,源数据与目标数据之间存在差异,且这种差异超过了预设的阈值,那么这些差异数据就会被认为是脏数据。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/589054



问题四:dataworks打开离线同步任务打开关闭后一直报警,之前配成向导模式的时候没有问题?


dataworks打开离线同步任务打开关闭后一直报警,之前配成向导模式的时候没有问题?


参考回答:

离线同步任务在DataWorks中是一个常用的数据同步工具,该任务通过调度资源组下发到数据集成执行资源组上执行。所以一个离线同步任务将同时耗费一个调度资源,如果离线同步任务长时间运行未释放资源,除了阻塞其他离线任务运行外,还可能阻塞其他类型的调度任务运行。基于此,您提到的报警问题可能是由于任务未正常释放资源导致的。

DataWorks为了确保任务运行无误,提供了任务运行状态监控功能。这不仅支持对离线同步任务的运行状态(如未完成、出错、完成等)进行监控,而且还提供了多种报警方式,如邮件、短信、电话、钉钉群机器人和WebHook等,将报警信息发送给报警接收人。如果您的任务在打开关闭后一直报警,建议您首先检查任务的运行状态和报警信息,以便更准确地定位问题。

此外,对于某些数据源,向导模式可能不支持某些高级功能。在这种情况下,您可以选择脚本模式来配置离线同步任务。如果您之前使用向导模式没有问题,但现在出现了问题,建议您检查数据源的配置和同步任务的设置,确保它们都是正确的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/589053



问题五:dataworks 数据源怎么跨账号链接Polardb?


dataworks 数据源怎么跨账号链接Polardb?


参考回答:

应该可以填内网地址 ,打通网络


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/589052

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
相关文章
|
14天前
|
DataWorks Kubernetes 大数据
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
|
3天前
|
并行计算 关系型数据库 分布式数据库
朗坤智慧科技「LiEMS企业管理信息系统」通过PolarDB产品生态集成认证!
近日,朗坤智慧科技股份有限公司「LiEMS企业管理信息系统软件」通过PolarDB产品生态集成认证!
|
19天前
|
SQL DataWorks 安全
DataWorks产品使用合集之如何实现分钟级调度
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。
|
19天前
|
运维 DataWorks 监控
DataWorks产品使用合集之如何自定义UDTF
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。
|
19天前
|
分布式计算 DataWorks API
DataWorks产品使用合集之如何设置把结果传入变量
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。
|
19天前
|
DataWorks 监控 Java
DataWorks产品使用合集之怎么查看并发数和jvm对应值
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。
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 与传统数据库的性能对比分析
【8月更文第27天】随着云计算技术的发展,越来越多的企业开始将数据管理和存储迁移到云端。阿里云的 PolarDB 作为一款兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的关系型数据库服务,提供了高性能、高可用和弹性伸缩的能力。本文将从不同角度对比 PolarDB 与本地部署的传统数据库(如 MySQL、PostgreSQL)在性能上的差异。
47 1
|
2天前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)等你来战!
2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)等你来战!
2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)等你来战!
|
2天前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB Proxy配置与优化:提升数据库访问效率
【9月更文挑战第6天】PolarDB是阿里云推出的高性能分布式关系型数据库,PolarDB Proxy作为其关键组件,位于客户端与PolarDB集群间,负责SQL请求的解析与转发,并支持连接池管理、SQL过滤及路由规则等功能。本文详细介绍了PolarDB Proxy的配置方法,包括连接池、负载均衡和SQL过滤设置,并探讨了监控调优、缓存及网络优化策略,以帮助提升数据库访问效率。
7 1
|
13天前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
39 5

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks
  • 下一篇
    DDNS