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？

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。

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。