DataWorks中Hdfs读取，漏数据什么情况？无报错，1700万数据，漏了1100w

在DataWorks中使用HDFS进行数据读取时，数据漏读的情况可能有多种原因。以下是一些可能导致数据漏读的情况和相应的解决方法：

HDFS文件格式不正确：如果HDFS文件格式不正确，例如文件格式不符合指定的格式、文件名不正确等，可能会导致数据无法正确读取。可以检查文件格式和文件名是否正确，并根据需要进行相应的转换和调整。

HDFS文件读取权限不足：如果HDFS文件的读取权限不足，可能会导致无法完全读取文件中的数据。可以检查HDFS文件的读取权限，并根据需要进行相应的调整和授权。

HDFS读取任务配置不正确：如果HDFS读取任务的配置不正确，例如读取的文件路径、读取的文件格式、读取的列等信息不正确，可能会导致数据无法正确读取。可以检查HDFS读取任务的配置信息，并根据需要进行相应的调整和修改。

在 DataWorks 中使用 HDFS 进行数据读取时漏掉大量数据的情况可能由多种原因引起。以下是一些可能导致数据漏失的常见问题和解决方法：

1. 数据分区问题：检查数据是否按照正确的分区方式进行存储。如果数据被错误地分配到不同的分区或目录中，读取操作可能无法获取所有的数据。

2. 权限问题：确保所用的账号拥有足够的权限来访问并读取 HDFS 上的所有数据。如果权限设置不正确，可能会导致部分数据无法读取。

3. 文件格式解析问题：确认数据文件的格式是否与读取操作所使用的解析器或文件读取器兼容。某些文件格式可能需要特定的解析器才能正确读取数据。

4. 数据过滤条件：检查是否存在过滤条件或查询语句，导致了部分数据被排除在外。确保查询条件没有意外地过滤掉了所需的数据。

5. 网络或连接问题：可能存在网络延迟、连接中断或其他网络相关问题，导致部分数据无法完整传输或读取。可以尝试检查网络连接稳定性和速度，并根据需要调整相应的参数。

6. 数据源异常：如果数据源本身出现问题，如故障、中断或不可用状态，可能会导致数据读取不完整。确保数据源正常运行，并检查相关日志或监控信息，以排除数据源异常的可能性。

7. 代码逻辑问题：检查代码逻辑是否正确，例如循环结构、条件判断等，确保所有数据都被正确处理和读取。

如果以上方法无法解决问题，建议与 DataWorks 的支持团队或技术支持人员联系，并提供更多详细信息以帮助他们诊断和解决数据漏失的问题。

希望以上信息对您有所帮助。如有其他问题，请随时提问。