DataWorks操作报错合集之在 DataWorks 中选择了“主键为空时不更新”的同步模式,并且并发度设为 1如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

问题一:DataWorks为什么海外没有这个自动创建 的数据源?


DataWorks国内的项目有一个MaxCompute数据源是自动 创建的,为什么海外没有这个自动创建 的数据源?


参考回答:

现在新版的逻辑是 先新创建maxcompute数据源 然后引擎绑定 选择这个maxcompute数据源,那就不需要再生成一个数据源了 ,已经创建过了


关于本问题的更多回答可点击原文查看:/ask/570882


问题二:DataWorks出现异常:非法参数]?


DataWorks出现异常:path=[/ide/createAndBindEnginesV2],remoteMessage=[非法参数]?


参考回答:

这个异常信息表示在DataWorks中调用/ide/createAndBindEnginesV2接口时,传入了非法参数。请检查传入的参数是否符合接口要求,确保参数的正确性。


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问题三:DataWorks调度任务每10分钟调度一次,设置了发布时生效,这个是什么情况呀?


DataWorks调度任务每10分钟调度一次,设置了发布时生效,会定时调度但是没有日志,任务也是没有数据同步,这个是什么情况呀?


参考回答:

一般默认是T+1的 当天的数据可以执行补数据来回刷一下 ,补数据,过期实例


关于本问题的更多回答可点击原文查看:/ask/570829


问题四:DataWorks绑定计算引擎时出现参数错误是什么?


DataWorks绑定计算引擎时出现参数错误是什么?


参考回答:

当DataWorks绑定计算引擎时出现参数错误,可能的原因是在配置计算引擎时输入的参数有误,或者配置过程中出现了其他错误。例如,如果您正在配置ADB-PG计算引擎,可能需要确保所有相关参数都已正确输入。

此外,如果开发环境与生产环境绑定了不同的引擎(例如实例、项目或数据库),那么DataWorks开发环境是否可访问生产环境下的表、资源、函数等,将由计算引擎本身的特性决定。

为了解决这个问题,建议您首先仔细检查并确保所有相关参数的正确性。如果问题仍然存在,您可能需要进一步检查您的网络连接和配置设置。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:/ask/570828


问题五:DataWorks选择这种方式同步,并发数为1,没什么每执行一次,中间主键都是空的没有数据?


DataWorks选择这种方式同步,并发数为1,没什么每执行一次,主键值翻倍增长,中间主键都是空的没有数据?

目标数据库是mysql,主键自增长


参考回答:

从你提供的图片来看,你可能是在使用 DataWorks 的数据同步功能,将 MaxCompute 中的数据同步到 MySQL 中。在这个过程中,你可能遇到了一些问题。

首先,关于主键值翻倍增长的问题,这可能是因为你在 MaxCompute 中的数据中没有定义主键,或者定义的主键不是唯一的。在这种情况下,DataWorks 会自动为每条记录生成一个唯一标识符,这个标识符在每次同步时会自动递增。

其次,关于中间主键都是空的问题,这可能是因为你在同步过程中选择了忽略主键。在 DataWorks 的数据同步设置中,有一个选项叫做 "Ignore primary key",如果你勾选了这个选项,那么在同步过程中,DataWorks 会忽略源表的主键,只同步其他字段。


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基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
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DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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