Dataphin功能Tips系列(30)-限流配置

简介: 某大型电商平台在每天的凌晨时段需要进行大量的数据处理任务,比如订单处理、库存同步、用户行为分析等。此外,平台还需要定期进行历史数据的补数据工作,以确保数据完整性和一致性。在进行补数据时,如果需要补的历史时间周期比较长,这些批处理任务会消耗大量的计算资源,导致批处理任务(如订单处理、库存同步)响应变慢甚至超时失败,这是我们应该怎么保障每天的批处理任务(订单处理、库存同步)的按时产出?
  • 场景

某大型电商平台在每天的凌晨时段需要进行大量的数据处理任务,比如订单处理、库存同步、用户行为分析等。此外,平台还需要定期进行历史数据的补数据工作,以确保数据完整性和一致性。在进行补数据时,如果需要补的历史时间周期比较长,这些批处理任务会消耗大量的计算资源,导致批处理任务(如订单处理、库存同步)响应变慢甚至超时失败,这是我们应该怎么保障每天的批处理任务(订单处理、库存同步)的按时产出?

  • 解决方案及功能

通过限制补数据任务的并发数,减少对日常任务的资源积压,保障日常任务的准时产出

前提:已购买智能运维增值服务并且当前租户已开通智能运维模块⽬前仅⽀持离线任务限流配置

①可在【运维-系统配置】找到限流配置功能

②新建限流规则【补数据任务限流】,其中规则可以选择【调度类型等于补数据实例】,并发运行数为10(或根据实际资源情况进行调整),控制补数据任务的并发数来保障日常批处理任务的正常产出

相关文章
|
5天前
Dataphin功能Tips系列(27)-排他编辑锁
在实际开发中,为了避免多人同时编辑同一份代码而导致的问题,通常会采用锁机制来保护代码。然而,普通的锁机制有时并不能完全阻止其他开发人员在编辑时抢占锁,这使得用户可互相覆盖锁定状态,在dataphin中如何解决这一问题?
Dataphin功能Tips系列(27)-排他编辑锁
|
1月前
|
消息中间件 Kafka 搜索推荐
|
5天前
|
数据处理 调度
Dataphin功能Tips系列(31)-自定义资源组
某零售企业最近在做促销活动,希望保证某些数据处理任务(订单处理、库存更新)任务能够快速按时完成,如何保证这些高优任务的调度资源不被其他任务占用,能按时执行?
|
5天前
Dataphin功能Tips系列(29)-计算任务版本对比/版本回滚
开发人员小张先前编写的一个脚本,在进行了修订之后,发现逻辑出现了偏差,但他已经不记得前一版本的具体内容了。在这种情况下,应该怎样通过版本对比来看出两版脚本之间的差别,并且回滚到之前的版本呢?
|
5天前
|
调度 Python
Dataphin功能Tips系列(28)-跨节点参数
某经销零售企业,需要每天定时查询供应商的某个服务,以确认产品目录是否有变更,如果有变更,则全量拉取最新目录数据(数据量比较大,拉取一次成本很高),如果无变更则继续沿用上一次拉取的数据,在dataphin如何实现?
|
5天前
|
数据处理 调度
Dataphin功能Tips系列(26)-事实逻辑表配置数据延迟
零售行业中,订单数据是每天晚上由pos系统同步至数据中台,但门店人员经常会没有及时将订单信息录入pos,也许隔天或是隔几天才录入,这会导致指标的不准确性,数据中台的开发人员往往需要进行批量补历史分区的数据,这时怎么才能减轻开发人员的工作,让系统能够自动补前几天分区中的事实逻辑表中的数据呢?
|
5月前
|
SQL DataWorks 监控
Dataphin常见问题之数据怎么都补不过去如何解决
Dataphin是阿里云提供的一站式数据处理服务,旨在帮助企业构建一体化的智能数据处理平台。Dataphin整合了数据建模、数据处理、数据开发、数据服务等多个功能,支持企业更高效地进行数据治理和分析。
|
5月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
Dataphin常见问题之想要周期执行任务如何解决
Dataphin是阿里云提供的一站式数据处理服务,旨在帮助企业构建一体化的智能数据处理平台。Dataphin整合了数据建模、数据处理、数据开发、数据服务等多个功能,支持企业更高效地进行数据治理和分析。
|
5月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
Dataphin常见问题之补数据任务卡着不动如何解决
Dataphin是阿里云提供的一站式数据处理服务,旨在帮助企业构建一体化的智能数据处理平台。Dataphin整合了数据建模、数据处理、数据开发、数据服务等多个功能,支持企业更高效地进行数据治理和分析。
|
5月前
|
Java 数据处理 调度
Dataphin常见问题之离线管道同步数据datax就报连接超时如何解决
Dataphin是阿里云提供的一站式数据处理服务,旨在帮助企业构建一体化的智能数据处理平台。Dataphin整合了数据建模、数据处理、数据开发、数据服务等多个功能,支持企业更高效地进行数据治理和分析。

热门文章

最新文章