DataWorks数据同步时， 定位具体是哪个字段报的脏数据 可以用啥关键字？

在DataWorks数据同步时，如果遇到脏数据问题，您可以通过以下方法定位具体是哪个字段报的脏数据：

1. 检查日志中的错误信息，特别是与脏数据相关的记录。日志通常会显示哪些字段的数据被认为是脏数据。
2. 检查调度变量表达式和调度参数配置，确保它们符合预期。脏数据可能出现的原因是数据在读取源头存储时失败，导致读端脏数据，进而目标数据源记录条数和源头对不上。
3. 如果脏数据产生后不会同步至目标端，您可以在同步任务配置时，通过错误记录数控制（脏数据控制）来控制同步过程中是否允许脏数据产生，并支持控制脏数据条数。当脏数据超过指定条数时，任务可能会失败退出。
4. 了解脏数据的影响和默认设置。脏数据将不会成功写入目的端，但默认情况下DataWorks允许脏数据产生。您可以在同步任务配置时指定脏数据产生条数。

为解决脏数据问题，您还可以考虑以下方法：

• 增大脏数据限制条数，扩大阈值，容忍脏数据。这样源端的脏数据仍存在，不同步到目的端，日志会显示脏数据记录，任务不会报错。
• 确认脏数据出现的原因，并解决脏数据问题。

当DataWorks在进行数据同步时出现脏数据错误时，一般会在日志中包含一些有用的关键字来帮助定位问题所在。这里是一些常见的关键字：

• "dirty data"
• "error in source"
• "source error"
• "column mismatch"
• "inconsistent type"

如果日志中包含上述关键字，那么可能是源端的数据类型和目的端的数据类型不匹配，或者源端的数据存在缺失或格式不正确的情况。此时需要仔细检查源端数据以及目标端的数据模型，确保它们之间的一致性和完整性。

可以用“脏数据” 查到脏数据记录 后一般会有完整记录部分有直接提供原因，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”