maxcompute计算的时候脏数据会报错，能不能设置忽略脏数据？

是的，阿里云MaxCompute支持在计算过程中忽略脏数据。您可以在创建表时使用 set odps.sql.type.system.odps2=false; 命令来关闭 MaxCompute 的严格数据类型检查，这样将允许 MaxCompute 在遇到数据类型不匹配时插入 NULL 值，而不是抛出错误。

例如，您可以使用以下命令创建一个允许 NULL 值的表：

CREATE TABLE mytable (
  id BIGINT,
  name STRING,
  age INT
) LIFECYCLE 7
PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING)
TBLPROPERTIES (
  "odps.sql.type.system.odps2" = "false"
);

关闭严格类型检查可能会导致数据质量问题。建议您在使用此功能时仔细评估其风险，并确保数据的准确性和完整性。

在MaxCompute中，当有脏数据（数据类型不匹配等异常数据）被加载到表中时，计算会失败并报错。但是，MaxCompute也提供了一种方式来忽略脏数据，即使用set odps.sql.type.system.odps2=false命令设置odps.sql.type.system.odps2参数为false，该参数默认为true。通过设置该参数来关闭ODPS2.0标准的类型校验，可以让计算继续运行并忽略脏数据。

忽略脏数据会对计算结果产生影响，因此在选择是否忽略脏数据时，需要根据具体情况进行权衡。如果数据质量较差，建议先进行数据清洗，确保数据的完整性和正确性。

在 MaxCompute 的计算过程中，如果出现脏数据，可能会导致计算出错或产生不准确的计算结果。因此，MaxCompute 默认情况下是不支持忽略脏数据的。但是，在某些特定的情况下，需要临时禁用脏数据检查，可以使用特殊的设置来实现。

具体地，如果您需要在 MaxCompute 计算时忽略脏数据，可以使用 MAXCOMPUTE_LOAD_ERROR_DISCARD 参数，该参数用来指定是否丢弃脏数据，其取值包括：

• false（默认值）表示不丢弃脏数据，计算过程中如果发现脏数据则会报错；
• true 表示丢弃脏数据，即在计算过程中忽略脏数据。

该参数可以在 SQL 语句中使用，例如：

SET MAXCOMPUTE_LOAD_ERROR_DISCARD=true;

上面的语句将 MAXCOMPUTE_LOAD_ERROR_DISCARD 参数设置为 true，即在计算时忽略脏数据。

需要注意的是，仅在特定的情况下才能使用该参数，例如在处理实时流式数据等场景中需要尽可能保证数据不出错，如果数据存在脏数据，可以使用该参数临时忽略脏数据。另外，在使用该参数时，需要特别注意是否会导致计算结果的不准确性，谨慎使用。

总之，在 MaxCompute 的计算过程中，默认不支持忽略脏数据，但可以在特定情况下使用 MAXCOMPUTE_LOAD_ERROR_DISCARD 参数来实现忽略脏数据。

你好，建议先处理脏数据，你可以在MaxCompute客户端执行tunnel show bad ;命令查看脏数据。一旦出现脏数据，可以通过如下方法进行删除： 执行drop table ...;命令删除整张表或执行alter table ... drop partition;命令删除目标分区后，重新上传数据。 如果脏数据可以通过WHERE条件过滤出来，也可以通过INSERT+WHERE条件，把需要的数据导入到另一张新表或就地更新（源和目的分区/表名相同），然后在进行计算。

在 MaxCompute 中，系统默认是不会跳过脏数据的，如果程序中有脏数据的话，作业会停止，并输出错误信息。

不过，如果你希望在作业计算过程中忽略脏数据，则可以使用 MaxCompute 的脏数据过滤特性来实现。这个特性在表的创建时进行设置，在 CREATE TABLE 语句中指定 LIFECYCLE 参数来设置脏数据的最大寿命，脏数据的最大寿命过期后，将会自动删除。

例如，可以在创建表时添加如下语句：LIFECYCLE 30，即设置脏数据的最大寿命为 30 天。这表示，如果一条数据在 30 天内没有被清理，MaxCompute 会自动将其丢弃。在这个过程中，MaxCompute 不会输出错误信息，但是会记录脏数据的数量和过期时间等信息，方便用户进行数据追溯和排查问题。

需要注意的是，该特性适用于一些非关键业务的场景。如果你想保证作业的准确性和稳定性，则不应该忽略脏数据，而是应该尽可能保证输入数据的正确性。只有在一些特殊场景下，例如数据异常，数据质量低，或者某些数据源数据时效性较短等情况下，才应该考虑使用该特性来进行数据处理。

使用条件语句过滤脏数据：在计算任务中，可以使用条件语句来过滤掉脏数据，只处理有效的数据。例如，可以使用 WHERE 子句来设置条件，只选择满足特定条件的数据进行计算。

使用异常处理机制：在计算任务中，可以使用 TRY-CATCH 结构捕获异常并进行处理。当遇到脏数据导致的错误时，可以在 CATCH 块中添加处理逻辑，例如记录日志或跳过错误数据继续计算。

在阿里云MaxCompute中，可以通过设置参数来忽略脏数据。具体来说，可以在创建表时使用set odps.sql.submit.mode=nonstrict;命令来设置非严格式，这样在计算时会忽略掉脏数据，不会导致计算错误。

需要注意的是，忽略脏数据可能会导致计结果的不准确性，因此在实际应用中需要根据具体情况来决定是否使用该功能。如果数据质量较差，建议先进行数据清洗和预处理，以提高计算结果的准确性。

在MaxCompute中，可以通过设置任务属性来控制处理脏数据时的行为。具体来说，可以使用以下两种方式来处理脏数据：

1.忽略脏数据：可以在任务属性中设置"odps.mapred.map.tasks.speculative.execution"为false来禁用重试功能，从而忽略处理失败的记录。这种方式不会重新执行失败的记录，而是直接跳过它们，因此无法确保数据的完整性和准确性。

2.筛选脏数据：可以在处理数据之前对数据进行筛选，将不符合要求的记录过滤掉。这种方式可以确保数据的完整性和准确性，但需要手动编写过滤逻辑，且可能会牺牲一部分数据。

需要注意的是，选择忽略脏数据还是筛选脏数据，应根据具体情况进行权衡和选择。

在MaxCompute中，数据质量非常重要，因此默认情况下计算时会对脏数据进行检查和过滤，避免脏数据对计算结果的影响。如果您想要忽略脏数据，则可以通过设置参数来实现。具体方法如下： 1. 在MaxCompute SQL中使用set命令设置参数：set odps.sql.dirty.data.allowed=true;

1. 在执行计算作业时，加上参数：-D odps.sql.dirty.data.allowed=true

设置参数后，计算作业会忽略脏数据并继续执行。但是，请注意，忽略脏数据可能会导致计算结果的不准确，因此需要在实际情况下进行谨慎使用，避免对业务结果造成不良影响。

另外，需要注意的是，MaxCompute中的脏数据包括不符合数据类型定义的数据、空值、超出有效范围的数据等。在实际使用中，我们应该尽量避免产生脏数据，保证数据的准确性和可靠性。

在MaxCompute中，对于计算作业，默认情况下是不会忽略脏数据的。当计算作业遇到脏数据时，会抛出异常并中断作业的执行。

脏数据是指不符合表定义和数据格式要求的数据，例如类型不匹配、缺失字段或数据超出范围等。MaxCompute要求输入数据与表的定义严格匹配，以保证计算的准确性和一致性。

在MaxCompute中可以设置忽略脏数据来防止因部分数据异常而导致整个作业失败。具体操作如下：

在执行SQL语句时，可以在末尾添加SET odps.sql.mapper.cleanup.mode=skip;语句。该语句指定了Map任务出现脏数据时的处理方式为跳过，即忽略脏数据。

如果需要全局设置跳过脏数据，则可以在ODPS Console或DataWorks控制台中修改项目级别的参数。具体步骤如下：

a. 进入ODPS Console或DataWorks控制台，选择要修改的项目。

b. 选择“运行参数” -> “新增全局参数”。

c. 在弹窗中填写参数名称为odps.sql.mapper.cleanup.mode，参数值为skip，并保存设置。

需要注意的是，忽略脏数据虽然可以避免整个作业因某些数据异常而失败，但也可能会对计算结果造成影响。建议在使用忽略脏数据时，仔细检查数据质量，并对计算结果进行验证和校验。同时，也需要注意不要滥用该功能，以免带来其他问题。

MaxCompute中，可以通过设置set odps.sql.submit.odps.sql.udf.strict.mode=false;来禁用SQL严格模式。具体而言，在SQL脚本执行之前或者之后加上这一句设置，可使MaxCompute忽略掉非法输入或异常记录，并且不会跳过整个作业。

在MaxCompute中，可以通过设置作业参数来忽略脏数据。具体来说，可以在SQL语句中使用"set odps.sql.type.system.odps2=false"语句来关闭ODPS2.0类型系统，从而允许脏数据的存在。例如：

set odps.sql.type.system.odps2=false; SELECT * FROM your_table; 需要注意的是，忽略脏数据会对计算结果产生影响，因此在使用时需要谨慎。如果数据中存在脏数据，建议先进行数据清洗，保证数据的质量。

在MaxCompute中，计算时出现脏数据是会报错的，目前没有设置忽略脏数据的选项。

如果需要处理脏数据，可以使用MaxCompute提供的数据清洗工具，如ODPS SQL中的filter函数、map/reduce等函数对数据进行清洗。

同时，可以通过MaxCompute的日志定位脏数据所在的行号，进行数据修正和清洗。如果数据量较大，可以使用MapReduce等分布式计算框架，进行大规模的数据清洗和修正。

以下是使用ODPS SQL中的filter函数进行数据清洗的示例代码：

-- 过滤掉age字段为负数的数据
select * from my_table where age >= 0;

通过该语句，可以过滤掉my_table表中age字段为负数的数据。

在MaxCompute计算时，可以通过设置set odps.sql.type.system.odps2=false;来允许脏数据进行计算，但这样可能会导致计算结果不准确，因此需要在业务场景中谨慎评估是否需要忽略脏数据。值得注意的是，如果对于某个表/分区启用了ODPS2.0功能，那么该表/分区默认不能容忍脏数据。

MaxCompute在计算时不会忽略脏数据，而是会直接报错。脏数据可能导致计算结果出现异常或不准确，因此在计算时应尽量避免脏数据的存在。

如果需要忽略脏数据并正常计算，可以在MaxCompute中使用IF语句进行脏数据的处理。例如，可以使用IF函数将脏数据替换为默认值或空值，并进行计算，例如：

SELECT IF(age >= 0 AND age <= 120, age, NULL) AS clean_age, COUNT(*) AS cnt FROM my_table GROUP BY clean_age;

以上例子中，如果age值不在0到120的范围内，就会被IF语句替换为空值（NULL），从而避免脏数据的影响。使用IF函数可以在一定程度上减少脏数据对计算的影响，但仍然需要注意数据的质量，尽量减少脏数据的存在。

在MaxCompute中，可以通过设置作业属性来忽略脏数据错误。具体步骤如下：

• 打开ODPS SQL客户端（odpscmd），连接到MaxCompute项目。
• 在SQL客户端中执行以下命令，设置作业属性：

set odps.sql.type.system.odps2=false;
set mapred.reduce.task.limit=0;
set odps.sql.allow.fullscan=true;

```  -
- 在SQL客户端中执行需要计算的SQL语句，例如：

```js
select * from my_table where ds = '20220101';

需要注意的是，如果发现了脏数据错误，应该尽快修复数据问题，而不是仅仅通过设置作业属性来绕过错误。

在MaxCompute中，如果计算过程中出现了脏数据，会导致计算失败。因此，为了确保计算的准确性和可靠性，通常情况下不建议忽略脏数据。

如果您一定要忽略脏数据并继续计算，可以尝试在SQL语句中使用IGNORE ERROR子句来处理。这个子句用于在计算时忽略特定类型的错误，从而允许计算继续进行。

例如，以下SQL语句计算两个表的笛卡尔积，并使用IGNORE ERROR子句忽略掉因为数据异常产生的错误：

SET odps.sql.type.system.odps2=true;

INSERT OVERWRITE TABLE result_table SELECT t1.*, t2.*
FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key
IGNORE ERROR WHEN KeyNotFoundException 
WHERE t1.value > 0 AND t2.value < 10;

在上述代码中，我们使用JOIN连接两个表，并设置了一个WHERE子句来过滤掉不符合条件的数据。同时，我们还在INSERT语句开头添加了一个IGNORE ERROR子句，用于忽略KeyNotFoundException类型的异常。

需要注意的是，在实际使用中，忽略脏数据可能会影响计算结果的准确性和可靠性。因此，建议您在使用IGNORE ERROR子句时谨慎考虑，并仔细检查计算结果。

可以在MaxCompute中使用set odps.sql.submit.mode=ignore来忽略脏数据。这个设置将使MaxCompute在计算的时候忽略掉无法处理或不符合要求的数据，而不会导致整个计算作业失败。

MaxCompute 在计算的时候，可以通过设置脏数据处理方式来处理数据中包含的脏数据（比如值不合法、格式不正确等），常见的处理方式包括直接报错、忽略脏数据、使用默认值等。如果需要忽略脏数据，可以使用 MaxCompute 提供的 IGNORE 错误选项。

在 MaxCompute SQL 中，当使用 IGNORE 错误选项时，计算引擎会忽略数据中存在的脏数据（比如空值、无效数字等），并在计算完成后生成一个脏数据报告。具体做法是在 SQL 语句中添加 SET odps.sql.submit.mode = 'ignore'; 语句。示例如下：

SET odps.sql.submit.mode = 'ignore';
INSERT INTO mytable (col1, col2, col3) VALUES ('value1', 'value2', 'NAN');

在以上示例中，当执行 INSERT 语句时，如果 col3 列的值为无效数字（NAN、INF 或 -INF），则会被忽略，不会影响数据的插入。同时，MaxCompute 会在计算完成后生成脏数据报告，列出所有被忽略的脏数据。在大规模数据处理时，忽略脏数据可以提高计算效率，但在需求严格的场景下，建议根据实际情况选择其他处理方式。