dataworks外面包了一层,没办法直接登录控制台调试,这个还有别的排查思路,因为我现在发现有的节点几乎是必现,跟实例数量有关系吗?
确实,如果DataWorks外面包了一层导致无法直接登录控制台调试,那么可以通过以下方法进行排查:
首先,检查任务节点的运行情况,包括运行时间、失败原因等。特别是对于必现的节点,需要详细记录其出错信息以及运行时的配置参数。
其次,关注任务节点的输出结果,对比预期结果和实际结果,看是否存在数据差异。
如果上述步骤无法定位问题,那么可以考虑调整任务节点的数量,观察节点数量与问题出现的关系。
另外,对于配置信息也需要仔细查看,如依赖关系配置是否正确,是否有欠妥之处。
对于DataWorks节点必现的问题,可能的原因和排查方法如下:
首先,检查孤立节点。右键周期任务DAG图--展开多层父节点,查看是否存在没有挂在_root下的孤立节点。孤立节点不会生成实例,如果发现这类节点,需要检查其上游节点状态是否正常,并为孤立节点重新设置依赖关系。
其次,对周期实例进行检查。如果周期任务有实例但未运行(节点状态为灰色),可以右键灰色实例DAG--展开多层父节点,查看任务是否有正在运行、运行中、运行失败、等待状态,未冻结。如果所有状态都是灰色,需要进一步确认该节点是否为孤立节点。
如果上述方法无法解决问题,可以尝试删除并重新发布节点。在数据开发“DataStudio”界面找到问题节点,进行删除。然后进入任务发布界面(标准模式项目),在“创建发布包”中找到变更类型为“下线”的节点,点击“发布”。发布成功后,再去运维中心,周期任务中搜一下下线的节点,应该就不会再被搜到,也不会再产生新的实例。
另外,与实例数量相关的因素也可以考虑。例如,如果实例数量过多,可能会导致系统性能下降,从而影响节点的稳定性和运行效率。在这种情况下,可以考虑优化任务配置,减少实例数量,或者提高系统资源配额。
最后,如果以上方法都无法解决问题,可以考虑使用DataWorks提供的通用类型节点和引擎计算节点进行复杂逻辑处理。同时,也可以尝试使用pyodps2节点进行调试,以获得更稳定的结果。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。