在DataWorks中,如果数据地图出现延迟,首先可以在任务运行详情中查看窗口等待时间(5 min),这个指标反映了最近五分钟窗口内同步任务读取或写入数据的等待时间,它可以帮助您判断数据同步延迟的瓶颈所在。
其次,如果表存在但是搜索不到或者表更新了但是数据地图显示还未更新,您需要执行手工同步操作。您可以在搜索结果页面点击"手工同步",然后在"我的数据" -> "手工同步表"页面输入格式为odps.项目名称.表名称的表GUID,之后点击"手工同步"按钮。
此外,对于数据同步慢的场景,除了上述提到的检查和手工同步之外,还可以考虑调优配置来提高同步速度。例如,通过脚本模式配置限速选项以控制传输带宽,建议选择限速之后的最高速度上限不应超过30 MB/s。
DataWorks数据地图部分数据是离线(T+1)更新的,因此会存在一定的数据延迟。这种延迟至少会持续一天。如果数据地图表和表目前状态不一致,您可以使用数据地图手工同步功能手动同步该表最新状态。此外,任务运行详情中可以查看窗口等待时间(5 min),这个指标表示最近5分钟窗口内,同步任务读取数据或写入数据的等待时间,当数据同步发生延迟时,这个指标较大的一般为瓶颈方。这些信息可以帮助您判断并解决数据同步延迟的问题。
DataWorks数据地图存在延迟,可以尝试以下方法来解决:
DataWorks数据地图延迟可能是由于数据更新延迟或数据地图更新延迟导致的。为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
DataWorks数据地图存在数据延迟的情况下,可以采取以下措施:
确认数据源的更新频率。对于离线(T+1)更新的数据源,要确定数据的更新时间和频率,以便准确地在数据地图上显示最新数据。
数据加载时间。数据地图在加载数据时会有一定的延迟,特别是对于大数据量的情况。可以考虑优化数据加载的性能,例如通过增加数据加载的并行度或者调整数据分页大小等。
数据同步。如果数据地图的数据是从不同的数据源获取的,需要确保各个数据源之间的同步机制正确无误。可以使用一些工具或者技术来实时监控各个数据源的数据变化,并及时同步到数据地图上。
数据处理和转换。对于一些需要处理和转换的数据,尽可能在数据加载之前进行处理和转换,避免在数据地图上执行这些操作,以提高数据地图的响应速度和准确性。
数据地图是在元数据基础上提供的企业数据目录管理模块,涵盖全局数据检索、元数据详情查看、数据预览、数据血缘和数据类目管理等功能。数据地图可以帮助您更好地查找、理解和使用数据。https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/overview-10?spm=a2c4g.11186623.0.i136
元数据采集与接入
MaxCompute数据
如果您使用了MaxCompute引擎,您可以直接在数据地图进行MaxCompute表元数据管理的相关操作。
其他类型元数据
除MaxCompute外,您还可以通过元数据采集功能将不同数据源中的元数据导入数据地图进行统一管理。在数据发现页面通过元数据采集器将其他数据源中的元数据采集至DataWorks数据地图,采集完成后,您可以在数据地图搜索并查看各数据源的元数据信息。除MaxCompute以外,目前数据地图支持的其他数据源类型有:E-MapReduce、Hologres、CDH Hive、CDH Kudu、CDH Hbase、AnalyticDB for MySQL 2.0、AnalyticDB for MySQL 3.0、AnalyticDB for PostgreSQL、OSS、OTS、PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle(持续扩充中),元数据采集配置详情请参见数据发现。
数据地图的数据是离线(T+1)更新的,会存在数据延迟的情况,建议您以SQL查询的结果为准。
https://help.aliyun.com/document_detail/119002.html,此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
如果您在DataWorks中使用数据地图时遇到延迟问题,可以尝试以下几种解决方法:
数据地图缓存清理:在DataWorks控制台的工作空间设置中,可以尝试清理数据地图的缓存。选择对应的项目和工作空间,进入工作空间设置页面,点击"清理缓存"按钮,清理数据地图的缓存,然后重新加载数据地图。
数据源配置检查:检查您所使用的数据源的配置是否正确并且网络连接正常。确保数据源的连接信息、账号密码等配置都正确无误,且数据源的服务正常运行。如果数据源出现故障或连接不稳定,可能会导致数据地图的延迟。
数据采集频率调整:在数据地图中,数据的采集频率决定了数据更新的速度。如果您对某个数据表的采集频率进行了设置,可以调整采集频率的时间间隔,让数据地图更及时地更新数据。
数据量和计算任务优化:如果您的数据量很大或者有复杂的计算任务,可能会导致数据地图的延迟。可以考虑对数据进行分区、分页、增量采集等方式来优化数据采集的效率。同时,也可以对计算任务进行优化,减少不必要的计算和数据传输。
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