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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,跟实例数量有关系吗?

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?

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真的很搞笑 2023-12-03 17:17:06 42 0
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  • 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:

    1. 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。

    2. 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。

    3. 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。

    4. 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。

    2023-12-04 17:50:00
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    对于DataWorks节点必现的问题,可能的原因和排查方法如下:

    1. 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。

    2. 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。

    3. 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。

    4. 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。

    5. 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。

    2023-12-03 17:58:20
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