DataWorks中spark冒烟测试错误指南是什么？

常见错误和处理方法如下:

连接错误
如数据源连接失败会报"连接错误"等。检查数据源地址、用户名密码等配置是否正确。

语法错误
如SQL语法错误会报"解析错误"。检查SQL语句语法是否正确。

类型转换错误
如数据类型不匹配报"类型转换失败"。检查源目标字段类型是否一致。

分区值错误
如ODPS分区值设置错误报"分区值类型不匹配"。检查分区字段和值类型。

资源不足
如内存、CPU等资源超限报"资源异常"。优化任务资源配置或使用更大的机器。

执行脚本错误
如自定义脚本运行错误会报详细的异常日志。检查和 debug 脚本代码。

依赖缺失
如缺少自定义UDTF等组件会报"类未找到"。导入正确的jar依赖包。

文件系统权限
如未开放输出路径写权限会报"没有权限写入"。配置文件的正确权限。

DataWorks中的Spark冒烟测试错误指南是一份帮助用户解决在使用DataWorks进行Spark任务开发和调试过程中遇到的常见错误和问题的文档。该文档提供了详细的错误分类和解决方案，包括但不限于以下内容：

环境配置错误：包括Spark环境配置、JVM配置、资源分配等方面的错误。
脚本编写错误：包括语法错误、命令错误、参数错误等方面的错误。
数据源错误：包括数据源连接错误、数据格式错误、数据质量错误等方面的错误。
其他错误：包括程序运行错误、任务调度错误、任务执行错误等方面的错误。
通过阅读DataWorks中的Spark冒烟测试错误指南，用户可以快速定位并解决在使用Spark进行数据处理和分析过程中遇到的问题，从而提高开发效率和任务成功率。

冒烟测试是自由测试的一种，是对软件的基本功能进行测试，由开发人员与测试人员共同执行，测试对象是每一个新编译的需要正式测试的软件版本。目的是确认软件的基本功能正常，保证软件系统能正常跑起来，可以进行后续的正常测试工作的进行，如果最基本的测试都有问题了，就直接打回开发部了，所以正式交付的测试版本，必须先通过冒烟测试的考验。

冒烟测试的入口准则

1.软件版本已经发布

2.冒烟测试计划和测试用例通过评审

3.测试环境准备完毕

冒烟测试的出口准则:

1.发现的致命和严重类缺陷为0

2.一般和建议类缺陷总数/冒烟场景总数<= 2

3.所有必选测试场景的通过率=100%

4.随即抽取的可选测试场景通过率>80%