开发者社区 > 大数据与机器学习 > 大数据开发治理DataWorks > 正文

DataWorks维度建模的时候,MC里的表,关联不到,是环境的问题怎么办?

DataWorks维度建模的时候,MC里的表,关联不到,是环境的问题?image.png

展开
收起
夹心789 2024-06-02 08:15:50 71 0
10 条回答
写回答
取消 提交回答
  • image.png
    确认您的DataWorks项目与MC项目之间的关联设置是否正确。在DataWorks的项目设置中,检查MC计算引擎的配置,确保指向了正确的MaxCompute项目。

    2024-08-24 21:46:31
    赞同 展开评论 打赏
  • 您可以使用以下SQL语句在DataWorks中查询ODPS的表总数和字段总数:

    查询表总数:

    select count(*) from information_schema.tables where table_schema='your_database_name';
    

    查询字段总数:

    select sum(count(*)) total_columns_count from information_schema.columns group by table_name;
    

    将上述代码中的 your_database_name 替换为您要查询的数据库名称。

    2024-08-24 19:12:47
    赞同 展开评论 打赏
  • 在DataWorks中进行维度建模时,如果遇到MC里的表关联不到的问题,可能是由以下原因导致的:

    权限问题:当前用户可能没有足够的权限访问相关的表或资源。请检查用户的权限设置,并确保其具有访问和操作相关表的权限。
    网络问题:网络连接可能存在问题,导致无法访问表。请检查网络设置,确保网络畅通无阻。
    配置问题:表的关联配置可能出现错误。请检查表之间的关联关系是否正确设置,包括外键约束、关联字段等。
    环境问题:开发环境和生产环境的配置可能不一致。请确保两个环境中的表结构和配置相同。
    数据问题:表中的数据可能存在问题,如数据类型不匹配、数据不一致等。请检查数据的正确性和完整性。
    版本问题:软件或工具的版本过低可能导致兼容性问题。请确保使用最新版本的DataWorks和其他相关工具。
    系统问题:系统可能存在其他未知问题。请检查系统日志和错误信息,以获取更多关于问题的线索。
    任务问题:如果表是通过调度任务生成的,需要检查调度任务的配置和状态,确保任务能够正确执行。
    总的来说,解决这些问题后,通常可以解决表关联不到的问题。如果问题仍然存在,建议联系阿里云技术支持寻求进一步的帮助。

    2024-08-20 23:34:09
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 深耕大数据和人工智能

    在DataWorks中使用维度建模时,如果在MC(MaxCompute)中关联不到表,可能是由于多种原因导致的。以下是一些可能的原因及其解决方案:

    检查表的权限
    确保您有足够的权限访问MC中的表。在MaxCompute中,权限控制是通过项目和角色来实现的。确认您的角色是否具有读取或写入相关表的权限。
    如果权限不足,您需要联系项目管理员为您的角色添加相应的权限,或者将您添加到具有相应权限的项目成员组中。
    确认表的存在
    验证MC中是否存在您尝试关联的表。在DataWorks的MC管理界面中,检查表列表,确认表名是否正确,以及表是否确实存在于您的项目中。
    如果表不存在,您需要创建该表,或者检查您是否在正确的项目中查找。有时候,表可能位于不同的项目中,需要跨项目访问。
    检查项目的设置
    确认您的DataWorks项目与MC项目之间的关联设置是否正确。在DataWorks的项目设置中,检查MC计算引擎的配置,确保指向了正确的MaxCompute项目。
    如果发现配置错误,更新DataWorks的项目设置,将其指向正确的MC项目。这可能需要重新配置数据源和计算引擎的连接。
    网络和防火墙设置
    检查您的网络连接是否正常,特别是如果您是在公司的内网环境下工作,可能需要通过特定的网络通道才能访问MC服务。
    如果您位于受限的网络环境中,联系您的IT部门或网络管理员,确保您的IP或网络范围被允许访问MaxCompute服务。
    服务状态检查
    确认MC服务的状态是否正常。偶尔,服务可能会因为维护或故障而暂时不可用。
    访问阿里云官方网站或使用其官方工具检查服务状态。如果服务确实出现故障,您可能需要等待阿里云解决该问题。
    版本兼容性问题
    在某些情况下,如果您的DataWorks或MC服务使用了不同的版本,可能会出现兼容性问题,导致无法正常关联表。
    确认DataWorks和MC服务的版本是否兼容。如果不兼容,考虑升级或降级其中一个服务的版本以匹配另一个服务。
    缓存和状态更新
    有时候,DataWorks的缓存机制可能导致显示的信息不是最新的,特别是在您做了一些更改之后,如添加新表或修改权限。
    清除浏览器缓存或重新登录DataWorks,刷新项目状态,确保您看到的是最新的信息。
    日志分析
    查看DataWorks和MC的日志,这些日志可能会提供关于为什么无法关联表的更详细的信息。
    在DataWorks的操作日志中查找相关的操作记录,以及在MC的控制台或日志服务中查找可能的错误信息。
    支持和文档
    查阅阿里云的官方文档,了解如何正确配置DataWorks与MC的集成,以及如何解决常见问题。
    如果问题仍然无法解决,联系阿里云技术支持寻求帮助。提供尽可能详细的信息,包括您执行的操作、遇到的错误信息以及您的环境配置。
    总的来说,解决DataWorks维度建模时无法关联到MC中的表的问题,需要从多个角度进行排查和调整。通过上述步骤,通常可以识别并解决大部分问题。如果问题依然存在,可能需要进一步的技术支持或专业的帮助。

    2024-08-20 09:00:42
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 没法关联的话,检查一下表是不是可以用的吧
    还有元数据是不是最新的
    如果存在依赖关系的话,确保所有依赖的表都已经被正确加载和配置。
    image.png

    参考文档

    2024-08-14 17:30:27
    赞同 展开评论 打赏
  • 技术浪潮涌向前,学习脚步永绵绵。

    在DataWorks中进行维度建模时,如果遇到了表无法正确关联的情况,这可能是由多种因素造成的。为了更好地帮助你解决问题,请提供具体的错误信息以及你正在尝试执行的操作细节。不过,我可以给你一些建议来排查这类问题:
    1111.png

    1. 确认表的存在性:

      • 确保你试图关联的所有表都已经存在于DataWorks的数据仓库中。
      • 检查表名是否拼写正确,包括大小写。
    2. 检查权限:

      • 确认你有足够的权限访问这些表。
      • 检查表所在的项目是否已经被正确授权给当前用户。
    3. 环境一致性:

      • 确认你正在使用的开发环境与表所在的环境是一致的。比如,如果你是在测试环境中工作,确保表也是在测试环境中创建的。
    4. 表结构兼容性:

      • 检查表之间的主键-外键关系是否设置正确。
      • 确认表的列名和数据类型是否匹配。
    5. SQL语句语法:

      • 检查你用于关联表的SQL语句是否有语法错误。
      • 如果使用了JOIN操作,请确保JOIN条件正确无误。
    6. 查看错误日志:

      • 查看DataWorks的错误日志,找出具体的错误信息。
      • 错误日志通常会给出较为明确的原因提示。
    7. 清理缓存:

      • 如果你在开发过程中做了很多更改,可能存在缓存问题。尝试清理缓存或重启DataWorks的工作空间。
    2024-08-14 17:29:58
    赞同 展开评论 打赏
  • 设置表字段信息
    根据业务需求设置模型各字段的关联字段、冗余字段、关联粒度/指标。
    设置字段属性

    字段属性默认展示字段名称、类型、字段显示名、描述、主键、非空、度量单位、操作等基础属性。您可以在展示已添加字段的右上方单击字段显示设置,选择需要展示出来的字段属性,并根据需要进行修改。

    设置字段的关联字段标准、关联标准代码。

    用于为已添加的字段选择关联的字段标准和标准代码,规范字段的取值内容及范围。

    关联字段标准:统一规范管理含义相同但字段名称不同的数据,定义字段的取值范围、度量单位等内容。

    关联标准代码:设置某一字段标准可选择数据的内容以及范围。

    设置字段的冗余字段。

    传统维度建模星型模型中,维度存储在维度表中,通过事实表的外键获取维度,目的是为了减少存储消耗。而在DataWorks智能建模的维度模型设计中,为了提高下游的查询效率,降低获取数据的复杂性,减少关联表的数量,通常可将一些高频使用的字段作为冗余字段(例如,用户ID、常用的分析维度)。

    示例一:“订单创建明细表”可冗余“收货地址维度表”中的“收货地址”维度,包含“收货人地址、收货人手机号”等维度属性。

    示例二:“商品维度表”可冗余“商品信息表”中的“采购信息、品牌信息”等属性。

    在已添加字段的操作列,单击冗余字段,即可设置字段的关联字段。image.png
    完成设置后单击左上角的保存。

    2024-08-14 15:56:49
    赞同 展开评论 打赏
  • 阿里云大降价~

    你关联的表与你当前操作的数仓分层或工作空间环境不一致吧?
    在DataWorks中,简单模式工作空间仅在生产环境中显示公共表,而标准模式则同时包括开发和生产环境。确保您正试图从正确的环境访问表

    2024-08-14 14:12:48
    赞同 展开评论 打赏
  • 快捷模式使用到了查找已有表/视图,应该当前空间全新,没有已有表,可以先执行MaxCompute ODS层DDL建表语句。

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_mbr_user_info
    (
      id               BIGINT   COMMENT '主键',
      gmt_create       DATETIME COMMENT '创建时间',
      gmt_modified     DATETIME COMMENT '修改时间',
      user_id          BIGINT   COMMENT '会员数字ID',
      nick             STRING   COMMENT '会员NICK。会员昵称',
      reg_fullname     STRING   COMMENT '个人认证表示真实姓名,企业认证表示企业名称',
      reg_mobile_phone STRING   COMMENT '注册时绑定手机号码',
      reg_email        STRING   COMMENT '注册填写EMAIL(用户可以修改)',
      reg_gender       STRING   COMMENT '注册填写性别(F女,M男,不是这两个就是未知的,说明性别保密)',
      reg_birthdate    DATETIME COMMENT '注册填写生日(用户可以修改)',
      reg_address      STRING   COMMENT '注册填写地址(用户可以修改)',
      reg_nation_id    STRING   COMMENT '注册填写国家ID(暂时为空)',
      reg_prov_id      STRING   COMMENT '注册填写省ID',
      reg_city_id      STRING   COMMENT '注册填写城市ID',
      user_regip       STRING   COMMENT '注册IP',
      id_card_type     BIGINT   COMMENT '会员认证证件类型 0:未知 1:身份证 2:企业营业执照号',
      id_card_number   STRING   COMMENT '个人认证表示身份证号,企业认证表示企业的营业执照号,没有认证不保证准确性',
      user_regdate     DATETIME COMMENT '注册时间',
      user_active_type STRING   COMMENT '用户激活方式,1 邮件;2 手机;',
      user_active_time DATETIME COMMENT '激活时间',
      vip_level        STRING   COMMENT 'VIP等级',
      is_delete        STRING   COMMENT '是否删除'
    )
    COMMENT '会员信息源表'
    PARTITIONED BY
    (
      ds               STRING   COMMENT 'YYYYMMDD'
    )
    LIFECYCLE 10000;
    
    
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_t_area
    (
      id        BIGINT,
      pid       BIGINT COMMENT '父级',
      name      STRING COMMENT '名称',
      shortname STRING COMMENT '简称',
      longitude STRING COMMENT '经度',
      latitude  STRING COMMENT '纬度',
      level     BIGINT COMMENT '级别',
      sort      BIGINT COMMENT '排序'
    )
    COMMENT '地区源表'
    PARTITIONED BY
    (
      ds        STRING COMMENT 'YYYYMMDD'
    )
    LIFECYCLE 30;
    
    
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_item_info
    (
      id                             BIGINT         COMMENT '主键',
      gmt_create                     DATETIME       COMMENT '创建时间',
      gmt_modified                   DATETIME       COMMENT '修改时间',
      item_id                        BIGINT         COMMENT '商品数字ID',
      title                          STRING         COMMENT '商品标题',
      sub_title                      STRING         COMMENT '商品子标题',
      pict_url                       STRING         COMMENT '主图URL',
      desc_path                      STRING         COMMENT '商品描述的路径',
      item_status                    BIGINT         COMMENT '商品状态1:确认通过0:未确认通过',
      last_online_time               DATETIME       COMMENT '最近一次开始销售时间,商品上架时间',
      last_offline_time              DATETIME       COMMENT '销售结束时间,表示一个销售周期的结束,仅作用于拍卖商品',
      duration                       BIGINT         COMMENT '有效期,销售周期,只有两个值,7天或14天',
      reserve_price                  DECIMAL(38,18) COMMENT '当前价格',
      secure_trade_ordinary_post_fee DECIMAL(38,18) COMMENT '平邮费用',
      secure_trade_fast_post_fee     DECIMAL(38,18) COMMENT '快递费用',
      secure_trade_ems_post_fee      DECIMAL(38,18) COMMENT 'EMS邮费',
      last_online_quantity           BIGINT         COMMENT '商品最近一次上架时的库存数量',
      features                       STRING         COMMENT '商品特征',
      cate_id                        BIGINT         COMMENT '商品叶子类目ID',
      cate_name                      STRING         COMMENT '商品叶子类目名称',
      commodity_id                   BIGINT         COMMENT '品类ID',
      commodity_name                 STRING         COMMENT '品类名称',
      is_virtual                     STRING         COMMENT '是否虚拟商品',
      shop_id                        BIGINT         COMMENT '商家ID',
      shop_nick                      STRING         COMMENT '商家NICK',
      is_deleted                     BIGINT         COMMENT '类目是否删除'
    )
    PARTITIONED BY
    (
      ds                             STRING         COMMENT 'YYYYMMDD'
    )
    LIFECYCLE 30;
    
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_trade_order
    (
      id               BIGINT         COMMENT '主键',
      gmt_create       DATETIME       COMMENT '创建时间',
      gmt_modified     DATETIME       COMMENT '修改时间',
      sub_order_id     BIGINT         COMMENT '子订单ID',
      parent_order_id  BIGINT         COMMENT '父订单ID',
      buyer_id         BIGINT         COMMENT '买家数字id',
      buyer_nick       STRING         COMMENT '买家昵称',
      item_id          BIGINT         COMMENT '商品数字id',
      item_price       DECIMAL(38,18) COMMENT '商品价格,单位分',
      buy_amount       BIGINT         COMMENT '购买数量',
      biz_type         BIGINT         COMMENT '交易类型',
      memo             STRING         COMMENT '备注',
      pay_status       BIGINT         COMMENT '支付状态',
      logistics_status BIGINT         COMMENT '物流状态',
      status           BIGINT         COMMENT '状态',
      seller_memo      STRING         COMMENT '卖家的给交易的备注',
      buyer_memo       STRING         COMMENT '买家给交易的备注',
      ip               STRING         COMMENT '买家IP',
      end_time         DATETIME       COMMENT '交易结束时间',
      pay_time         DATETIME       COMMENT '付款的时间',
      is_sub           BIGINT         COMMENT '是否是子订单1表示子订单',
      is_parent        BIGINT         COMMENT '是否是父订单1表示父订单',
      shop_id          BIGINT         COMMENT '商家ID',
      total_fee        DECIMAL(38,18) COMMENT '去除折扣和调整后的子订单费用'
    )
    PARTITIONED BY
    (
      ds               STRING         COMMENT 'YYYYMMDD'
    )
    LIFECYCLE 30;
    

    表创建完成后,您需进入表管理页面,搜索创建的表,双击表名称,进入表编辑页面,将表提交至开发和生产环境。

    image.png

    选择导入全部字段,导入后,还能追溯到来源表和来源字段。
    image.png

    ——参考链接

    2024-08-13 21:55:47
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 公共层主要完成公共数据的加工与整合,建立整体统一的维度表。应用层基于实际应用需求,获取公共层加工整合后的数据,面向具体业务建立业务层面的维度表,进行持续的个性化数据建设及改造。您可根据需求选择创建公共层或应用层维度表,不同数仓分层创建维度表的准备工作如下表。
    image.png

    您可以通过快捷模式或代码模式为表添加字段,其中快捷模式支持从表/视图导入,即从计算引擎已存在的物理表或视图导入字段,即在查找已有表/视图下拉列表搜索并选择已存在的物理表或视图进行字段导入。

    说明
    当前仅支持从MaxCompute、Hologres、EMR Hive引擎的表或视图导入。
    c2280ecbb2b369f13f448af5789d6730_p327961.png

    参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-a-dimension-table?spm=a2c4g.11186623.0.0.7a81481fFx6EK6#4e2939602b9dr

    2024-08-10 14:43:40
    赞同 展开评论 打赏
滑动查看更多

DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks
  • 热门讨论

    热门文章

    相关电子书

    更多
    DataWorks数据集成实时同步最佳实践(含内测邀请)-2020飞天大数据平台实战应用第一季 立即下载
    DataWorks商业化资源组省钱秘籍-2020飞天大数据平台实战应用第一季 立即下载
    基于DataWorks数据服务构建疫情大屏-2020飞天大数据平台实战应用第一季 立即下载

    相关实验场景

    更多