DataWorks产品使用合集之多个业务流程上传同名资源到同一个OSS(对象存储服务)URL,会产生什么问题

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不同业务流程可以复用资源吗?


dataworks不同业务流程可以复用资源吗?


参考回答:

在阿里云DataWorks中,不同业务流程之间确实可以复用资源。资源复用主要包括以下几种形式:

  1. 数据源复用
    不同的业务流程可以引用同一个数据源,例如同一个MaxCompute(原ODPS)项目、RDS数据库或者OSS存储桶等。
  2. 脚本和代码复用
    可以将通用的SQL脚本、Python/Shell/Java代码封装成公共模块或函数,在多个业务流程中的任务节点中引用执行。
  3. 表结构与数据复用
    同一个表结构可以在多个业务流程中作为输入输出使用,例如清洗后的中间表可以被多个下游分析流程读取。
  4. 资源文件复用
    若有需要共享的配置文件、Jar包或其他静态资源,可以通过OSS或者其他共享存储服务存放,并在不同的业务流程中通过合适的任务类型加载和使用。
  5. 工作空间和文件夹结构复用
    在DataWorks中,可以通过复制整个文件夹结构或特定的任务模板来快速创建新的业务流程,从而实现工作流设计上的复用。

为了在实际操作中实现资源复用,通常需要在DataWorks的资源管理、依赖管理以及任务设计阶段做好规划,确保不同业务流程能够正确、安全地访问和共享所需的资源。同时,合理利用权限控制机制,保证资源共享的同时不会影响数据安全性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588739



问题二:dataworks多个业务流程上传同名资源到同一个oss url会有什么问题?


dataworks多个业务流程上传同名资源到同一个oss url会有什么问题?


参考回答:

在阿里云DataWorks中,多个业务流程上传同名资源到同一个OSS(对象存储服务)URL时可能会遇到以下问题:

  1. 覆盖冲突
    如果没有采取任何并发控制措施,不同业务流程同时上传同名文件至同一OSS URL,最后写入的文件会直接覆盖之前上传的文件。这样会导致其他业务流程所依赖的历史版本数据丢失。
  2. 数据一致性问题
    在数据集成或ETL过程中,如果不同的任务同时将同名的数据文件输出到一个固定的OSS路径下,可能导致下游任务接收到错误的数据版本或者部分数据被遗漏。
  3. 任务调度与依赖混乱
    若多个业务流程之间的文件上传存在依赖关系,但又共用同一目标地址,可能导致任务间的逻辑混乱,无法确保按照预期的顺序和时间点完成数据更新。
  4. 审计追踪困难
    同一URL下的文件不断被替换,使得基于文件名和路径的日志记录、审计以及回溯变得复杂和不可靠。
  5. 性能瓶颈
    如果多个任务频繁地对同一个OSS对象进行并发写操作,特别是在网络带宽有限的情况下,可能造成I/O争抢,影响整体系统性能。

为了避免这些问题,通常建议采取以下策略之一:

  • 为每个业务流程或每次运行生成唯一的文件名或目录结构。
  • 使用时间戳、业务流程ID或其他唯一标识符来区分不同流程或不同时间段产生的文件。
  • 利用OSS的多版本控制特性(如开启版本管理功能),尽管这会增加存储成本。
  • 在DataWorks中设置合理的任务依赖关系,确保文件写入是有序且不冲突的。

总之,在设计业务流程时应当充分考虑资源命名和组织方式,避免因文件重名而导致的问题发生。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588738



问题三:dataworks中ODPS Spark 如何在代码中获取调度参数?


dataworks中ODPS Spark 如何在代码中获取调度参数?不是在sql中。


参考回答:

在阿里云DataWorks中,ODPS Spark任务可以通过读取环境变量的方式来获取调度参数。由于Spark脚本通常是以Python或Scala编写的,你可以根据所使用的编程语言来访问这些参数。

对于Python编写Spark任务脚本时,获取调度参数的步骤可能如下:

  1. 配置DataWorks任务调度参数
    在DataWorks的任务调度配置页面设置好所需的调度参数,例如名为param_key的参数。
  2. 从环境变量中读取参数
    在Spark应用的Python脚本中,可以使用os.environ来访问环境变量,从而获取调度参数的值。
import os
# 获取调度参数
param_value = os.environ.get('param_key')
# 确保参数存在并进行类型转换或其他处理(如果需要)
if param_value is not None:
    # 参数处理逻辑...
    param_value = int(param_value)  # 假设这是一个整数值
else:
    raise ValueError("Missing required scheduling parameter 'param_key'")

请确保DataWorks在调度任务时会将调度参数作为环境变量传递给Spark作业执行环境。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588737



问题四:dataworks手动业务流程的话,这个业务日期选项 有什么用吗?


dataworks手动业务流程的话,这个业务日期选项 有什么用吗?


参考回答:

如果手动业务流程参数配置了 yyyymmdd之类的时间参数 在这里选择业务日期 就会替换


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588734



问题五:dataworks标准模式任务下线?


dataworks标准模式任务下线?


参考回答:

下线任务即将该任务从开发环境删除,并将删除操作发布至生产调度系统,下线后任务将无法再调度。本文以标准模式工作空间为例,为您介绍周期调度任务的下线流程、恢复流程、任务下线后对于已生成实例及正在运行实例平台侧的处理方案。https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/undeploy-nodes?spm=a2c4g.11186623.0.i41

任务下线流程

周期调度任务的下线流程如下。


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