在表格存储中这个任务每次到96%就会报错失败，是什么原因？

在表格存储中，任务每次运行到96%时失败，可能的原因可以从以下几个方面进行分析和排查：

1. 数据分区负载均衡导致的短暂不可用

表格存储是一个分布式NoSQL服务，在运行过程中会根据数据量和访问情况进行动态负载均衡。当某个数据分区的数据量过大或访问过热时，系统会自动将该分区分裂为多个分区，并调度到不同的服务节点上。在此过程中，涉及的数据分区可能会有短暂的不可用时间（通常为百毫秒级别，但在高负载情况下可能持续到秒级别）。
影响： 如果任务在96%时正好触发了某个分区的分裂或负载均衡操作，可能会导致读写操作失败，返回类似OTSPartitionUnavailable、OTSServerBusy或OTSTimeout等错误码。

解决方案： - 重试机制： 表格存储官方SDK默认提供重试策略，建议在初始化Client端时配置合理的重试策略，以应对短暂的分区不可用问题。 - 预分区优化： 如果任务涉及大量数据写入，可以在表创建时预先划分多个数据分区，避免运行时动态分裂带来的性能波动。

2. 批量操作的非原子性

如果任务中使用了批量读写操作（如BatchWriteRow或BatchGetRow），这些操作可能涉及多张表或一张表的多个数据分区。由于批量操作仅保证单行操作的原子性，而不保证整个操作的原子性，因此在某些分区不可用或分裂时，部分操作可能失败。

影响： 即使批量操作返回的状态码为200，仍需检查response中的getFailedRows()方法，确认是否有失败的单行操作。

解决方案： - 检查失败行： 在接收到批量操作的响应后，调用getFailedRows()方法，定位失败的具体行并进行重试。 - 拆分批量操作： 如果任务涉及大量数据，可以将批量操作拆分为更小的批次，降低单次操作失败的概率。

3. 二级索引存量数据同步未完成

如果任务涉及对二级索引表的读取操作，而二级索引的存量数据尚未同步完成，则会导致Disallow read index table in building base state错误。

影响： 在存量数据同步完成之前，无法正常读取二级索引表，可能导致任务失败。

解决方案： - 等待同步完成： 确保二级索引的存量数据构造和同步完成后再进行数据读取操作。 - 监控同步进度： 可通过控制台或SDK监控二级索引的同步状态。

4. Kafka数据导入过程中的错误处理

如果任务是通过Kafka Connect将数据导入表格存储，可能由于解析消息记录或写入表格存储时发生错误，导致任务失败。

影响： 默认情况下，Sink Task会在发生错误时立即失败。如果错误未被正确处理，可能导致任务在接近完成时失败。

解决方案： - 配置错误容忍策略： 在Kafka Connect的配置文件中添加以下配置，跳过非致命错误：

errors.tolerance=all

• 记录错误信息： 如果需要将错误消息保存到独立的数据表中，可添加以下配置：

  runtime.error.tolerance=all
  runtime.error.mode=tablestore
  runtime.error.table.name=error
  

• 手动重启任务： 如果任务因错误停止，可通过REST API手动重启Connector或Task：
  • 查看状态：

  curl http://localhost:8083/connectors/{name}/status
  curl http://localhost:8083/connectors/{name}/tasks/{taskid}/status
  

  • 重启任务：

  curl -X POST http://localhost:8083/connectors/{name}/restart
  curl -X POST http://localhost:8083/connectors/{name}/tasks/{taskId}/restart
  

5. 主键类型不匹配

如果任务在写入数据时，主键类型与建表时设置的类型不一致，可能会导致OTSInvalidPK错误。

影响： 例如，建表时主键类型为binary，但写入时提供了string类型的值，会导致任务失败。

解决方案： - 检查主键类型： 确保写入数据的主键类型与建表时设置的类型一致。 - 修改写入逻辑： 如果主键类型确实需要调整，可重新建表或修改写入逻辑。

总结与建议

根据上述分析，任务在96%时失败的原因可能包括： 1. 数据分区负载均衡导致的短暂不可用； 2. 批量操作的非原子性； 3. 二级索引存量数据同步未完成； 4. Kafka数据导入过程中的错误处理不当； 5. 主键类型不匹配。

建议按照以下步骤排查和解决问题： 1. 检查任务是否涉及动态分区分裂，配置合理的重试策略或预分区优化； 2. 验证批量操作的失败行，并拆分大批次操作； 3. 确认二级索引的存量数据同步状态； 4. 配置Kafka Connect的错误处理策略，确保任务能够容忍非致命错误； 5. 核对主键类型，确保写入数据与建表时的定义一致。

如果问题仍未解决，请提供更多上下文信息（如具体的错误码、日志内容等），以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。