DataWorks任务实例错误分析

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 总结Dataworks产品使用过程中遇到的常见问题——任务实例错误

1、发现报错

首先通过运维大屏,点运行失败进去周期实例中查看失败任务,然后进行筛选条件,只查看同步节点。
image2019-12-30_11-46-12.png

2、查看日志

查看每一个任务的运行日志。

错误原因有的是分区不存在,不存在的是因为治理那边也是有好多任务是失败的。

其次大部分的都是数据传输为0,然后分析的是因为人社的一张4亿多条的表占用资源,影响其它的任务了,然后查看人社AC43这张4亿的同步任务,发现在执行15分钟的时候就已经出错了,出错原因也是一直传输为0。
image2019-12-30_11-46-19.png

 

报错信息:Code:[OdpsWriter-09], Description:[写入数据到 ODPS 目的表失败.].  - ODPS 目的表写 block:0 失败, uploadId=[20191230013903e208180a0112b57b]. 请联系 ODPS 管理员处理. - java.io.IOException: RequestId=20191230014736e208180a0112bc10, ErrorCode=InternalServerError, ErrorMessage=Storage quota not enough.

 

3、重跑任务

A、重跑成功:说明在同一时间点运行压力太大,分析硬件资源后,分段运行。
B、重跑失败:进入第四步。

4、开发环境验证

A、在开发环境手动执行,看是否存在同样的错误,定位是程序问题、空间问题还是产品问题引起的。

5、定位错误

image2019-12-30_11-46-44.png

错误原因是空间不够,接下来在数据地图中查看占用空间情况:
image2019-12-30_11-46-33.png

然后看空间申请的存储空间:
image2019-12-30_11-47-14.png

明显是空间不够了。

6、解决办法

A、申请存储空间资源(空间大小由项目规划分析)。
B、释放表空间(清理测试数据、垃圾数据、历史数据)。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
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
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