DataWorks配了整库全增量（准实时）的数据同步任务 为什么今天没有在ods里创建昨天的分区呢？

在使用DataWorks配置了整库全增量（准实时）的数据同步任务时，遇到目标端ods未创建预期的分区情况，可能的原因包括同步任务配置问题、源数据和目标数据不一致、资源组和网络配置问题等。以下将详细分析此问题：

同步任务配置问题

分区配置错误：如果分区配置不正确或者不存在相应的分区创建规则，DataWorks无法在目标表中自动创建分区。请检查同步任务的配置，确保正确设置了分区策略。
DDL操作不支持：某些数据库系统可能限制了对分区的DDL操作。例如，整库实时同步MySQL到StarRocks暂不支持除清空表以外的DDL同步。请检查您的数据库是否支持所需的DDL操作，并在同步任务中适当配置。
源数据和目标数据不一致

数据不一致：如果源数据与目标库中已存在的数据不一致，可能导致同步任务无法正常执行。请确保源数据的准确性，并进行数据对比分析，以识别和解决不一致问题。
数据格式或类型不匹配：如果源数据和目标数据表的数据格式或类型不匹配，也可能导致任务失败。请检查源数据和目标表结构，确保二者完全对应。
资源组和网络配置问题

资源组配置不当：实时同步任务需要运行在独享数据集成资源组上。如果资源组配置不当或资源不足，可能影响任务的正常执行。请检查并调整资源组配置，确保其满足任务需求。
网络连通性问题：整库实时同步任务需要在复杂网络环境下进行，如果网络配置有问题，则可能影响任务的顺利进行。请检查数据源与资源组之间的网络连通性，并进行必要的配置调整。
任务运维和监控问题

监控报警未设置：有效的监控报警可以帮助及时发现和解决运行中的问题。请在任务配置中设置适当的监控报警，以便在出现问题时迅速得到通知。
脏数据处理不当：如果在数据同步过程中产生了脏数据，且未得到妥善处理，则可能导致任务失败。请定义脏数据及对任务的影响，并设置适当的处理策略。
数据源和目标数据库的限制

数据库自身的限制：不同的数据库管理系统可能有各自的限制和特性，这可能会影响数据的同步。请参考相应数据库的文档，了解是否存在影响分区创建的限制，并采取相应措施解决。
任务配置和管理操作失误

误操作导致的任务异常：在任务配置或管理过程中，误操作可能会导致任务无法按预期执行。请仔细检查所有配置，并确保按照正确的步骤操作。
此外，为了进一步帮助用户在使用DataWorks进行整库全增量数据同步时避免类似问题，可以提供以下针对性的建议：

定期审查和测试数据同步任务配置，以确保其准确性和有效性。
利用DataWorks提供的监控工具，密切关注任务的运行状态和性能指标。
在实施新的同步任务前，可以在非生产环境中进行充分的测试，以减少生产环境中可能出现的问题。
及时更新和升级DataWorks及相关数据库系统，以获得最新的功能和修复，这可能有助于解决已知的问题。
当出现未创建分区的情况时，应首先查看任务日志和系统警报，以快速定位问题根源。
综上所述，DataWorks用户在进行整库全增量数据同步任务时，可以通过以上分析更全面地理解可能的问题原因，并采取有效措施预防和解决问题，确保数据同步任务能够顺利执行。

在DataWorks中配置了整库全增量（准实时）的数据同步任务后，如果今天没有在ODS（通常指MaxCompute或类似的大数据存储服务中的表）里创建昨天的分区，可能的原因有多种。以下是一些可能的原因及相应的解决建议：

可能的原因
同步任务配置问题：
检查同步任务的配置，确保已经正确设置了增量同步的起始点和时间范围。
验证分区键和分区策略是否正确设置，特别是按日期分区的逻辑是否准确。
数据源问题：
确认数据源（如MySQL、Oracle等数据库）中昨天确实有新的增量数据产生。
检查数据源连接是否正常，以及是否有权限访问这些数据。
DataWorks服务问题：
查看DataWorks的任务执行日志，确认是否有错误信息或警告信息提示任务执行失败。
检查DataWorks服务的状态，确认服务是否正常运行，没有遇到维护或故障情况。
调度配置问题：
检查调度配置，确保同步任务已经设置为每天执行，并且执行时间覆盖了昨天的日期。
验证调度参数是否设置正确，特别是与时间相关的参数（如bizdate）是否按预期工作。
时间延迟：
考虑到数据同步可能存在的时间延迟，特别是当数据量较大或系统负载较高时。
检查任务是否正在执行中，或者是否因为某些原因（如资源竞争）而延迟执行。
版本兼容性问题：
如果DataWorks或相关组件最近有更新，检查是否存在版本兼容性问题，导致任务执行失败。
解决建议
重新检查并调整同步任务配置：
确保分区策略和同步逻辑符合业务需求。
检查并更新数据源连接信息，确保连接正常。
查看并处理任务执行日志：
仔细查看任务执行日志，找出可能的错误或警告信息。
根据日志提示进行相应的问题解决。
联系技术支持：
如果自己无法解决问题，可以联系阿里云的技术支持团队寻求帮助。
考虑数据备份和恢复：
在进行任何重大更改之前，确保对数据进行备份，以防数据丢失或损坏。
优化系统资源：
如果系统资源不足导致任务执行延迟或失败，考虑优化系统资源分配或增加资源。
请注意，以上分析和建议是基于一般的数据同步和分区管理原则。由于DataWorks的具体配置和版本可能有所不同，因此在实际操作中可能需要根据具体情况进行调整。

根据提供的参考资料，当您在DataWorks中配置了整库全增量（准实时）的数据同步任务，而发现今天没有在ODS层自动创建昨天的分区时，可能涉及几个潜在的原因和排查方向：

全增量同步任务执行情况检查：

• 确认全量同步与增量同步的配置是否正确执行。如果同步步骤中勾选了“全量同步”和“增量同步”，任务应默认为一次性全量，周期性增量。请检查任务执行日志，确认最近一次全量同步和增量同步是否按预期完成，特别是增量数据是否因某些原因未能正确写入。
  https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/mysql-entire-database-periodically-increases-the-total-quantity-and-synchronizes?spm=a2c6h.13066369.question.99.2a831acevhqOI0

试试强制重跑呢

在某些特殊情况下，例如发现源端数据被污染、数据链路出现问题等，您可以单击操作列更多 > 强制重跑强制对源端所有表进行全增量初始化操作，将源端数据重新迁移到目标表中，以快速恢复数据。

参考文档

看看DataWorks整库全增量同步任务配置中是否包含了 周期性增量同步 的设置，并且增量条件配置正确无误。增量条件应当能够准确地定位到昨天的数据范围，例如使用系统参数变量如${bizdate}来定义时间窗口
。请检查是否正确设置了增量条件，确保其能匹配到昨天的数据，还有确认源头表hlj_wlhy_odps_second_log中确实存在昨天的增量数据。有时候，数据生产或采集的延迟可能导致数据尚未到达源表，从而影响同步任务的执行结果

参考文档

在DataWorks中配置了整库全增量（准实时）的数据同步任务，但是昨天的数据并没有在目标表中创建相应的分区。这个问题可能是由多种因素造成的。下面是一些可能的原因及排查步骤：

1. 检查时间参数

• 确认时间参数：确保在任务配置中正确设置了时间参数，例如 ${bdp.system.bizdate} 或 ${bdp.system.cyctime}。
• 检查参数值：确认这些参数的值是否正确反映了昨天的日期。

2. 检查任务配置

• 同步策略：确认同步任务是否配置为全增量（准实时）模式。
• 同步时间：确认任务的同步时间是否正确，是否在昨天的数据生成之后执行。

3. 检查源表数据

• 数据源：确认源表 hlj_wlhy_odps_second_log 中昨天的数据是否确实存在。
• 数据延迟：确认数据源中的数据是否已经到达并准备好同步。

4. 检查目标表结构

• 分区表结构：确认目标表是否配置为分区表，并且分区字段是否正确设置。
• 分区创建逻辑：确认目标表的分区创建逻辑是否正确。

5. 检查任务状态

• 任务状态：确认任务是否成功执行，没有出错或超时。
• 查看日志：查看任务的日志，了解任务执行的具体情况。

6. 检查数据同步

• 数据同步延迟：确认数据同步是否出现了延迟。
• 数据同步策略：检查数据同步策略是否正确配置。

7. 检查任务依赖

• 上游任务：如果有上游任务，确保它们也已经成功执行。
• 依赖关系：确认所有依赖关系都已经正确设置。

8. 检查时间窗口

• 时间窗口：确认数据同步任务是否在昨天数据生成的时间窗口内运行。

9. 检查任务调度

• 调度时间：确认任务的调度时间是否正确设置。
• 调度策略：检查调度策略是否正确，例如是否设置了重试机制。
  

可以点击强制重跑，源端所有表进行全增量初始化操作，将源端数据重新迁移到目标表中，以快速恢复数据。

——参考链接。

启动同步任务
您可以执行任务并查看任务详细执行过程。

进入数据集成 > 同步任务界面，找到已创建的同步方案。

单击操作列的启动/提交执行按钮，启动同步的运行。

单击操作列的执行详情，查看任务的详细执行过程。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/configure-a-data-synchronization-solution-in-data-integration?spm=a2c4g.11186623.0.0.4a236aa6NMrC7Q#section-oru-rxj-aki