DataWorks中ODPS Spark找不到自己的stdout，如何解决？

在DataWorks中，如果ODPS Spark找不到自己的stdout，可以尝试以下方法解决：

1. 检查代码中是否有输出到stdout的操作，例如使用print()函数。如果有，请确保这些操作在Spark任务的执行过程中被正确调用。

2. 检查DataWorks的任务配置，确保stdout的路径设置正确。可以在DataWorks的任务配置页面找到相关设置。

3. 如果问题仍然存在，可以尝试在本地环境中运行相同的代码和配置，看是否能正常输出到stdout。如果在本地环境中可以正常输出，那么可能是DataWorks环境的问题，需要联系阿里云客服寻求帮助。

DataWorks中运行ODPS Spark作业时，其标准输出（stdout）通常可以在作业的运行日志中查看。您可以通过DataWorks的Logview功能来查找Spark作业的标准输出日志。若无法直接定位或在界面上找不到stdout内容，可按照以下步骤：

• 登录DataWorks控制台。
• 进入对应项目的数据开发界面，找到相关Spark作业的运行记录。
• 点击作业实例ID，打开详细运行信息页面，查看Logview部分以获取详细的日志输出。

如果在 DataWorks 中的 ODPS Spark 中找不到自己的 stdout，可以考虑以下几个步骤来解决问题：

1. 检查配置：确保你的 ODPS Spark 任务的配置正确，特别是与输出相关的设置。检查是否正确配置了输出路径或日志路径，以确保 stdout 被正确记录。
2. 检查日志：查看 ODPS Spark 的日志，尤其是任务执行期间的日志。有时候，错误或异常信息可能会在日志中给出关于 stdout 的线索。
3. 调整日志级别：尝试增加日志级别，以便更详细地记录信息。这可以帮助你更好地了解任务执行过程中发生了什么，并找到与 stdout 相关的问题。
4. 检查权限和访问权限：确保你具有足够的权限来访问和读取 stdout。可能需要检查文件或目录的权限设置，以确保你能够正确访问和读取输出。
5. 与技术支持联系：如果你已经尝试了上述步骤，但仍然无法解决问题，建议与 DataWorks 的技术支持团队联系。他们可以提供针对你具体环境和配置的专业帮助和指导。
6. 参考文档和社区：查阅 DataWorks 的文档，包括官方文档、用户指南和技术论坛，看看是否有其他用户遇到过类似问题并找到了解决方案。