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  • 回答了问题 2023-12-22

    技术人上下班通勤时间会做些什么?

    1、你每天的通勤时间是多久?
    1、我的通勤时间大约是一个小时左右,每天来回两个小时。

    2、你会利用通勤时间做哪些事儿?有哪些收获?
    2、我通常会利用通勤时间来进行阅读和学习。我会读一些技术书籍、技术文章,或者学习一些新的编程语言或框架。通过在通勤时间进行学习,我可以充分利用碎片化的时间来不断提升自己的技术能力。

    3、有人认为工作不要占据了全部生活,有人认为沉浸式学习时间很难得要利用起来,你同意哪个观点?
    3、我同意工作不应该占据全部生活的观点。虽然工作对于我们来说非常重要,但是我们也应该给自己一些时间来放松和充电。通勤时间正是一个很好的机会,可以利用这段时间来进行学习和提升自己,不仅可以增加知识储备,还可以让自己保持对技术的热情和好奇心。
    我认为沉浸式学习时间很难得,但是通勤时间可以被很好地利用起来。在通勤时间中,我们可以利用碎片化的时间来进行学习,虽然每次的时间可能不是很长,但是通过持续不断地积累,可以获得很大的收获。而且通勤时间相对自由,可以选择自己感兴趣的内容进行学习,不会受到其他工作或生活琐事的干扰。因此,我认为通勤时间是一个很宝贵的学习时间,应该充分利用起来。

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  • 回答了问题 2023-12-22

    作为开发者,你经历过哪些“高光时刻”?

    、你是什么时候开始成为开发者的,目前从事着什么工作?
    我是毕业之后就加入软件开发的队伍中,目前在做前端开发
    2、作为开发者,你经历过哪些“高光时刻”?
    自己和团队一起加班加点完成的产品,被客户喜欢和表扬,是我特别骄傲和自豪的“高光时刻”,可能是感受到了自己工作的价值,一时间让我忘了自己是一名“码农”
    3、身处“高光时刻”,你当时的感受如何?
    激动和自豪,当时的感受:原来我的辛苦没有白费,能够产生实实在在的影响,能够给用户带来实实在在的价值,过不了多久我就能走上人身巅峰了(不到一天现实就给我打回原形了)

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  • 回答了问题 2023-12-15

    ECS同时连接数的定义是什么

    ECS 同时连接数是指在阿里云 ECS(Elastic Compute Service)服务器上,某一时刻与服务器建立连接的客户端数量。这些连接可能包括 TCP 连接、UDP 连接和 ICMP 连接。同时连接数是衡量服务器性能和扩展能力的重要指标,因为它决定了服务器在高负载情况下的处理能力。
    需要注意的是,同时连接数并不等于在线人数,因为在线人数是指实际访问服务器的用户数量,而同时连接数可能包括一些非用户连接,例如系统更新服务等。此外,同时连接数并不支持换算,因为每个连接的权重是不同的。在程序相同时,较多的连接数通常支持较多的在线人数。

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  • 回答了问题 2023-12-12

    开发业务需求有必要引入 TypeScript 吗?

    js、Ts各有利弊,在一次性小型项目上,根本没有必要使用ts,而在公用组件或者工具库之类的编写,使用Ts更方便库的使用与维护。但同时开发效率则明显落后于js。Ts数据类型检测和语法属性提示非常适合组件库的使用。

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  • 回答了问题 2023-11-10

    畅聊云栖(1) | 用科技创造怎样的未来?

    大会大会,参观参观

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks同一个项目空间生产环境节点名称可以重复吗??

    在DataWorks中,同一个项目空间下的生产环境节点名称是不允许重复的。每个项目空间中的节点名称必须是唯一的,无论是生产环境节点还是其他类型的节点。

    如果您在DataWorks中创建生产环境节点时,使用了已经存在的节点名称,系统将会提示节点名称重复的错误,并要求您修改节点名称,以确保唯一性。

    唯一的节点名称是为了保证项目空间中各个节点的统一识别和管理。在DataWorks中,每个节点都有自己的唯一标识,用于关联和调度任务。如果允许节点名称重复,会导致系统无法准确识别和操作具体的节点,可能引发混淆和错误。

    因此,建议在DataWorks的项目空间中,确保生产环境节点名称的唯一性,避免重复命名的情况发生。这样可以更好地管理和维护您的数据开发和数据流程任务。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks任务节点如何设置超时后自动退出?

    在DataWorks中,可以通过设置任务节点的超时时间来实现超时后自动退出的功能。当任务节点的运行时间超过设定的超时时间时,任务节点将自动退出并标记为失败。

    要设置任务节点的超时时间,请按照以下步骤进行操作:

    1. 登录DataWorks控制台:使用您的阿里云账号和密码登录DataWorks控制台(https://data.aliyun.com/dataworks)。

    2. 进入数据开发空间:在DataWorks控制台中,选择您所需的数据开发空间,进入该空间。

    3. 创建或编辑任务节点:在数据开发空间中,选择您要设置超时的任务节点,进入任务节点的配置页面。

    4. 设置超时时间:在任务节点配置页面中,找到相关的任务配置项(通常是运行参数或高级设置),查找可以设置超时时间的选项。根据您的需求,设置任务节点的超时时间,以分钟为单位。

    5. 保存并提交任务:完成超时时间的设定后,点击保存或提交配置,将修改应用到任务节点。

    之后,当任务节点的运行时间超过设定的超时时间时,DataWorks将自动中止该任务节点,并将其标记为失败状态。

    需要注意的是,超时时间设置是任务级别的,只对单个任务节点生效,并不会对整个工作流或作业生效。必要时,您可以为每个任务节点设置不同的超时时间。

    另外,DataWorks中还提供了任务调度和监控功能,您可以通过监控任务的运行时间和状态,及时发现并处理超时或错误的任务。

    如果在设置任务节点超时时间的过程中有任何问题或疑问,建议您参考DataWorks的官方文档或联系阿里云的技术支持团队,获取更详细和具体的指导和帮助。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    怎么在dataworks上获取云数据Redis上的数据?

    要在DataWorks中获取云数据Redis上的数据,可以通过以下步骤进行操作:

    1. 登录DataWorks控制台:使用您的阿里云账号和密码登录DataWorks控制台(https://data.aliyun.com/dataworks)。

    2. 进入数据开发空间:在DataWorks控制台中,选择您所需的数据开发空间,进入该空间。

    3. 创建数据集:在数据开发空间中,点击左侧导航栏中的“数据集成”,进入数据集成模块。然后,点击右上角的“新建数据集”按钮。

    4. 选择数据源类型:在新建数据集页面中,选择“数据源类型”,此处需要选择“Redis”作为数据源类型。

    5. 配置Redis数据源:在配置数据源页面中,填写Redis的相关信息,包括Redis实例的连接地址、端口号、密码等。填写完成后,点击“下一步”。

    6. 选择数据表:在选择数据表页面中,选择您要获取数据的Redis数据表。您可以浏览Redis的数据表列表,选择需要的数据表,然后点击“下一步”。

    7. 配置数据读取:在配置数据读取页面中,选择您需要的数据读取方法,例如批量抽取或增量抽取。根据需要填写或配置相应的参数,然后点击“确定”。

    8. 验证数据集:在验证数据集页面中,您可以对数据集进行验证,确保配置信息正确无误。点击“验证”按钮,进行数据集的验证。

    9. 提交数据集:验证通过后,点击“提交”按钮,提交数据集的配置。

    完成上述步骤后,您就可以利用DataWorks中的数据集成功能,从云数据Redis中获取数据。您可以在DataWorks中使用这些数据来进行后续的数据处理、分析、挖掘等操作。

    需要注意的是,上述步骤是基于DataWorks控制台的操作指导,具体细节和界面可能会有所差异。如果在实际操作中遇到困难或问题,建议您参考DataWorks的官方文档或联系阿里云的技术支持团队,获取更详细和具体的帮助。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks中MYSQL增量同步是什么?

    在DataWorks中,MySQL增量同步是指通过配置和使用DataWorks的数据集成功能,实现将MySQL数据库中的增量数据同步到其他目标数据存储或数据仓库的过程。

    通常,MySQL增量同步涉及以下关键概念和步骤:

    1. 数据源配置:首先,您需要在DataWorks中配置MySQL数据库作为源数据源。这包括提供MySQL数据库的连接信息(如主机地址、端口、用户名、密码等),以及设置连接属性和安全规范。

    2. 增量同步任务创建:在DataWorks的数据集成模块中,您可以创建一个增量同步任务,用于从MySQL数据库中采集和同步数据。您可以指定要同步的表、字段映射关系、过滤条件等。

    3. 抽取和加载(Extraction and Load):在增量同步任务中,DataWorks会定期执行增量数据抽取操作,从MySQL数据库中获取最新的增量数据。然后,根据您的设置,将数据加载到目标数据存储或数据仓库中。

    4. 增量ID的标记:为了跟踪已经同步的增量数据,DataWorks会在MySQL数据库中使用一个特定的增量ID字段来标记已经同步的数据行。这个增量ID字段通常是表中的一个自增主键或时间戳字段。

    5. 调度和监控:DataWorks提供调度和监控功能,用于定时执行增量同步任务,并提供运行日志和监控指标,以便您实时跟踪同步作业的状态和性能。

    通过MySQL增量同步,您可以实现将MySQL数据库中的实时数据变化同步到其他存储或数据仓库中,以支持实时数据分析、报表生成、BI应用等业务需求。

    需要注意的是,MySQL增量同步的详细操作和配置可能因DataWorks版本和具体需求而有所不同。建议参考DataWorks官方文档或联系阿里云的技术支持团队,以获取更具体和详细的指导和帮助。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks添加whl包?

    在DataWorks中添加whl包,您可以按照以下步骤进行操作:

    1. 登录DataWorks控制台:使用您的阿里云账号和密码登录DataWorks控制台(https://data.aliyun.com/dataworks)。

    2. 进入数据开发空间:在DataWorks控制台中,选择您所需的数据开发空间,进入该空间。

    3. 创建Python依赖项库:在数据开发空间中,点击左侧导航栏中的“项目管理”,进入项目管理页面。然后,点击您的项目名称,进入项目详情页。

    4. 添加Python依赖项:在项目详情页中,选择“Python依赖项”选项卡,点击“添加依赖项”。

    5. 配置依赖项:在弹出的依赖项配置界面中,找到“库版本”选项。在此选项中,可以手动输入要添加的whl包的名称和版本号。确保按照正确的格式输入whl包的名称和版本号,例如:package_name==version

    6. 点击确定:完成输入后,点击右上角的“确定”按钮,保存添加的whl包信息。

    7. 提交项目:在项目详情页中,点击右上角的“提交”按钮,提交项目的修改。

    完成上述步骤后,DataWorks将会在您的项目中添加指定的whl包依赖项。在使用Python节点或其他相关组件时,您可以在您的代码中导入和使用这些添加的whl包。

    需要注意的是,添加whl包的具体操作可能会因DataWorks版本的不同而有所变化。上述步骤是基于DataWorks控制台的操作指导,具体细节和界面可能会有所差异。如果在实际操作中遇到困难或问题,建议您参考DataWorks的官方文档或联系阿里云的技术支持团队,获取更详细和具体的帮助。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks隐式转换是什么?

    DataWorks隐式转换(Implicit Type Conversion)指的是在编程语言中,自动将一种数据类型转换为另一种数据类型的过程。在DataWorks中,隐式转换可以自动在某些情况下发生,以便在不修改代码的情况下处理不同类型的数据。

    在数据集成和数据处理过程中,DataWorks可能需要在不同的数据源之间进行转换,或者在数据转换操作中处理不同数据类型的数据。这时,DataWorks的隐式转换机制可以根据上下文和数据需求,自动进行数据类型转换,以确保数据的兼容性和正确处理。

    下面是一些常见的DataWorks隐式转换示例:

    1. 字符串到数字类型的转换:当您在DataWorks中处理包含数字字符的字符串时,如果该字段的数据类型被识别为数值型(如整数、浮点数等),DataWorks会尝试将其隐式转换为相应的数值类型。

    2. 时间格式的转换:当您在DataWorks中处理时间相关的数据,根据输入和输出的数据源类型,DataWorks可能会自动进行时间格式的转换,以满足目标数据源的要求。例如,在从一种数据库导出数据时,DataWorks可以将时间戳字段的格式转换为另一种数据库所需的时间格式。

    3. 数据长度的转换:当将一个字段从一个数据源转换到另一个数据源时,如果目标数据源对字段的长度有限制,DataWorks可能会自动对数据长度进行截取或填充,以保证数据的兼容性。

    需要注意的是,DataWorks的隐式转换是根据一些预设规则和规范进行的,并不是所有类型之间都可以自动转换。在某些复杂的场景下,可能需要您手动进行类型转换或进行其他的数据处理操作。

    如果您遇到具体的数据类型转换问题,可以参考DataWorks的官方文档或咨询DataWorks的技术支持团队,获取更详细和专业的指导。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    dataworks怎么删除maxcompute创建的project

    要删除MaxCompute在DataWorks中创建的项目(Project),您需要按照以下步骤进行操作:

    1. 登录DataWorks控制台:使用您的阿里云账号和密码登录DataWorks控制台(https://data.aliyun.com/dataworks)。

    2. 进入项目管理页面:在DataWorks控制台中,进入您的数据开发空间,然后找到左侧导航栏中的“项目管理”选项,单击进入项目管理页面。

    3. 选择要删除的项目:在项目管理页面中,您可以看到您创建的所有项目列表。找到要删除的MaxCompute项目,单击其右侧的“操作”列中的“删除”按钮。

    4. 确认删除项目:在弹出的确认对话框中,确认您要删除项目的操作。请注意,删除项目将删除与该项目相关联的所有工作空间、任务、数据表等数据。

    5. 输入安全验证码:为了保证操作的安全性,您可能需要输入验证码进行验证。

    6. 删除成功:如果一切正常,删除操作完成后,系统会显示删除成功的提示信息。

    请注意,删除MaxCompute项目是不可逆操作,删除后无法恢复项目及其相关数据。因此,在执行删除操作之前,请确保您已经备份了重要的数据和资源,并确认您确实需要删除该项目。

    如果在执行上述步骤时遇到任何问题,建议您联系阿里云的技术支持团队,获取更详细和具体的帮助。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    如何查看dataworks地址呢?登录不了控制台

    如果您无法登录DataWorks控制台或不知道DataWorks的地址,您可以尝试以下方法来查找或确认DataWorks的地址:

    1. 登录阿里云官网:打开浏览器,访问阿里云官网(https://www.aliyun.com),使用您的阿里云账号和密码登录。

    2. 导航到DataWorks页面:在阿里云官网上,搜索或导航到DataWorks产品页面。您可以在搜索框中输入"dataworks"关键字,或在控制台导航栏中找到DataWorks产品入口。

    3. 打开DataWorks产品页面:进入DataWorks产品页面后,您可以在该页面上找到DataWorks的地址。通常,地址会显示在页面的顶部导航栏或页面标题中。

    4. 查看访问方式和节点:在DataWorks产品页面上,您还可以找到DataWorks的访问方式和节点信息。通常,DataWorks会提供多个节点供您选择,例如华东1节点、华东2节点等。您可以根据自己的需求和网络环境选择合适的节点。

    如果您无法通过以上方法找到DataWorks的地址,建议您参考阿里云官方文档或联系阿里云的技术支持团队,获取更详细和具体的指导。他们将能够提供更准确的帮助和支持,以解决您的问题。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks中 python如何读取资源?

    在DataWorks中,您可以使用Python来读取和处理各种资源。具体而言,下面是使用Python在DataWorks中读取资源的一般步骤:

    1. 在数据开发空间创建一个Python节点:登录DataWorks控制台,进入您的数据开发空间,然后创建一个Python节点。Python节点允许您在DataWorks中运行Python代码。

    2. 编写Python代码:在Python节点中,您可以编写Python代码来读取资源。具体的代码会根据您要读取的资源类型而有所不同。例如:

    3. 如果要读取一个文件,您可以使用Python内置的文件操作函数(如open())来打开并逐行读取文件内容。

    4. 如果要读取数据库中的数据,您可以使用合适的Python库(如psycopg2pymysql)来连接到数据库,并执行相应的查询操作。
    5. 如果要读取对象存储服务(如OSS)中的文件,您可以使用阿里云的Python SDK(如aliyun-python-sdk-oss)来连接到OSS,并下载文件内容。

    6. 读取资源并处理:根据您的需求,使用Python代码读取资源并进行相应的处理。例如,您可以将读取的数据进行一些数据清洗、转换或提取等操作,然后保存到变量中或写入到其他目标。

    7. 输出结果:根据您的需要,将处理后的结果进行输出。例如,您可以将处理后的数据保存到另一个文件、写入数据库表或上传到对象存储服务。

    请注意,为了能够在DataWorks中使用特定的Python库,您需要在DataWorks中创建一个Python依赖项,并将所需的库添加到该依赖项中。这可以通过在代码中使用!pip install命令或在DataWorks控制台中的Python依赖项配置中添加库来实现。

    以上是一般的步骤,具体实现将根据您的实际需求和资源类型而有所变化。建议您参考DataWorks的官方文档、Python相关的文档和示例,以获取更详细和具体的指导。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks如何看申请的域名指向?

    要查看在DataWorks中申请的域名指向情况,您可以按照以下步骤进行操作:

    1. 登录DataWorks控制台:使用您的账号和密码登录DataWorks控制台(https://data.aliyun.com/dataworks)。

    2. 进入数据开发空间:进入您的数据开发空间,该空间对应于您的项目。

    3. 打开数据开发详情页面:在数据开发空间中,找到要查看的域名所在的工作流(Workflow)或业务流程(Business process)。单击该工作流或业务流程,进入详情页面。

    4. 查看域名配置:在工作流或业务流程的详情页面,可以找到域名相关的配置信息。通常,域名配置信息显示在工作流节点的输入(Input)或输出(Output)连接器中。

    5. 查看连接器详情:单击输入或输出连接器,进入连接器的详情页面。在连接器详情页面中,您可以查看域名的具体配置信息,包括域名、类型、指向地址等。

    根据上述步骤,您可以在DataWorks控制台中找到申请的域名的指向情况,并查看其配置信息。请确保登录的账号拥有足够的权限来查看和修改这些配置信息。

    请注意,域名的指向情况可能受到DNS解析的影响,如果域名的解析记录发生了变化,可能需要等待一段时间,让DNS生效后才能查看到最新的指向情况。如果有任何疑问或问题,建议您咨询DataWorks的技术支持团队,获取更详细和专业的指导。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks数据集成怎么选 资源组?

    在DataWorks中,选择资源组是进行数据集成的关键步骤之一。资源组决定了您要对接的数据源和数据存储位置,以及相关的计算和计费等配置。下面是选择资源组的一般步骤:

    1. 登录DataWorks控制台:打开浏览器,访问DataWorks控制台(https://data.aliyun.com/dataworks),使用您的账号和密码登录。

    2. 创建项目:在DataWorks控制台中,创建一个项目。项目是数据开发和数据集成的工作空间,用于管理相关的任务和资源。

    3. 进入项目:进入项目的首页,在项目概要页面上可以看到一个资源组列表,列出了可用的资源组。

    4. 选择资源组:根据您的需求和实际情况,选择一个合适的资源组。您可以根据资源组的名称、类型和区域来筛选和选择。

    5. 创建数据源:在选定的资源组下创建数据源。数据源是用于连接和访问数据存储的配置项。根据不同的数据存储类型,选择相应的数据源类型进行配置,例如RDS、MaxCompute、OSS等。

    6. 创建连接器:在数据源的配置页面上,您可以创建连接器,用于指定数据源的连接信息,例如数据库的URL、用户名和密码等。

    7. 进行数据集成:在DataWorks中,您可以创建数据集成任务,并选择之前创建的数据源和连接器,以实现数据的抽取、转换和加载等操作。

    需要注意的是,选择资源组时,您需要根据实际的业务需求和数据存储情况进行合理的选择。在选择资源组和配置数据源时,还要考虑数据安全、网络连接和性能等因素,以保证数据集成的可靠性和效率。如果有特定的需求或问题,建议您参考DataWorks的官方文档或咨询DataWorks的技术支持团队,获取更详细和专业的指导。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks分区dt参数如何设置?

    在DataWorks中,分区dt参数通常是指日期分区参数。您可以按照以下步骤设置dt参数:

    1. 创建数据表时设置分区:在DataWorks中创建数据表时,可以设置分区字段,并将分区字段定义为dt。例如,您可以在创建表的DDL语句中指定分区字段和类型,如下所示:
    CREATE TABLE my_table (
      col1 STRING,
      col2 INT
    )
    PARTITIONED BY (dt STRING);
    
    1. 在作业节点中使用dt参数:在使用数据表的作业节点中,可以通过${dt}引用dt参数的值。例如,可以在SQL节点的SQL脚本中使用${dt}来过滤指定日期的数据,或将其作为输出表的分区值。示例如下:
    -- 查询当天的数据
    SELECT *
    FROM my_table
    WHERE dt = '${dt}';
    
    -- 插入数据到当天的分区
    INSERT INTO my_table PARTITION (dt='${dt}')
    SELECT col1, col2
    FROM source_table;
    
    1. 调度配置中设置dt参数:如果您在调度配置中想要动态设置dt参数的值,可以通过在调度任务的运行参数中设置dt参数,如下所示:
    --params
    {
      "dt": "2023-07-06"
    }
    

    这将会覆盖SQL节点中${dt}引用的值,使其在运行时使用指定的日期值。

    需要注意的是,在使用dt参数时,请确保按照正确的格式提供日期值,并保持与分区字段定义的类型一致。此外,还需要根据具体作业的需求,结合分区字段的定义和使用方式进行参数的设置。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks参数如何设置?

    在DataWorks中,参数的设置可以通过以下几种方式进行:

    1. 作业节点参数设置:在DataWorks中,可以在创建或编辑作业节点时设置参数。在作业节点的属性配置页面中,您可以设置各种参数,例如输入输出表、数据分区、并发度等。根据作业节点的不同类型,可以设置的参数也会有所不同。

    2. 调度参数设置:对于需要进行调度的作业节点,可以通过调度配置页面设置参数。在调度配置页面中,您可以设置调度模式、调度频率、调度依赖、运行参数等。

    3. 运行参数设置:在DataWorks中,可以在节点运行时设置运行参数。在节点运行实例的监控页面中,您可以手动设置运行参数,例如重试次数、队列优先级等。

    4. 系统参数设置:DataWorks还提供了一些系统级别的参数配置,例如资源组配置、数据源配置、项目参数配置等。这些参数在DataWorks中的运行环境中起作用,可以根据需要进行相应的设置和调整。

    请注意,参数的设置和配置可能因DataWorks的版本和具体使用情况而有所差异。建议您参考DataWorks的官方文档或联系DataWorks的技术支持团队,获取更详细和具体的参数设置指导。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    DataWorks直接回滚后和生产对比显示依旧有差异怎么办?

    如果您在DataWorks中执行了回滚操作,但是与生产环境对比仍然存在差异,可能是由于以下原因导致的:

    1. 回滚点选择错误:请确保您选择的回滚点是正确的,与您期望回滚到的状态相符。检查回滚点的版本和时间戳,确保回滚到正确的版本。

    2. 数据同步延迟:如果您的回滚操作涉及到数据同步,可能存在数据同步的延迟。在回滚完成后,可能需要等待一段时间,让数据同步完成才能与生产环境进行对比。

    3. 数据不一致原因:除了回滚操作外,还有其他可能导致数据不一致的原因。例如,可能有其他任务在回滚之后对数据进行了修改或删除操作,或者回滚过程中发生了异常导致不一致。

    如果您确认回滚点选择正确且数据同步延迟已经过去,但仍然存在差异,建议您进行以下检查和排查:

    • 检查回滚操作的日志和报错信息,确保回滚操作执行成功,没有发生异常或错误。
    • 对比生产数据与回滚后的数据,找出差异的具体部分,进一步分析差异的原因。
    • 检查回滚涉及到的所有操作和任务,包括数据同步、数据处理等,确保每一步操作都正确执行。
    • 如果差异较大或无法确定具体原因,请联系DataWorks的技术支持团队,向他们提供详细的信息和步骤,以便他们能够更好地帮助您解决问题。

    请注意,在执行回滚操作前,一定要谨慎操作,确保选择正确的回滚点,并在回滚操作之前进行充分备份和测试,以最大程度地减少风险。

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  • 回答了问题 2023-07-06

    麻烦问下DataWorks数据服务api,返回是有数据的,但是totalnum=-1,是为啥

    在DataWorks数据服务 API 中,当返回的结果中 totalnum 的值为 -1 时,表示无法确定数据的总条数。

    这种情况可能出现在以下几种情况下:

    1. 数据量较大:当数据量较大时,DataWorks 数据服务 API 可能无法准确统计数据的总条数,因此返回 -1。

    2. 分页查询:如果您进行了分页查询,并且指定了分页参数,那么 totalnum 的值可能会被设置为 -1。这是因为 DataWorks 数据服务 API 仅返回每一页的数据,而并不知道总共有多少页或总条数。

    3. 异步查询:某些情况下,DataWorks 数据服务 API 的查询可能是异步进行的,此时在返回结果时可能无法立即获取到数据的总条数,因此 totalnum 的值被设置为 -1。

    无论出于以上哪种情况,当 totalnum 的值为 -1 时,您可以通过检查返回结果中实际的数据条数来获取有效的数据。您可以使用该数据进行后续的处理和分析。如果您确实需要数据的总条数,可以尝试使用其他方法或参数来获取更准确的数据信息,或者参考 DataWorks 数据服务 API 的官方文档,查找更详细的说明和解决方案。

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