在DataWorks中，如果您遇到odps节点处理时源表被意外当作空表处理的情况，这可能是由于多种原因造成的。根据相关知识库资料，这里提供几种可能的解决方案和排查思路：

1. 检查任务执行完整性：首先确认任务是否因网络不稳定、电脑锁屏等原因意外中断，导致部分Job未被执行。确保在执行任务时环境稳定，或在DataWorks中直接点击执行图标以避免此类问题

2. 源表数据验证：直接查询源表确认其是否真的为空或数据被误删。可以使用如下代码片段进行验证：

   Odps odps = SessionState.get().getOdps();
   Table table = odps.tables().get('yourTableName');
   RecordReader recordReader = table.read(1);
   if (recordReader.read() == null) {
       // 表示表为空或读取无数据，进行相应处理
   }
   

3. 检查数据过滤逻辑：考虑到MaxCompute Reader不直接支持数据过滤功能，如果在任务配置中误用了直接在Reader层面对数据进行了过滤条件设置，可能导致数据看似“被过滤为空”。正确的做法是预先处理数据，比如通过分区或者先将符合条件的数据查询保存到临时表中再进行同步操作。

4. 任务配置复查：检查任务配置中是否有意或无意设置了可能导致数据无法正常读取的参数，比如错误的分区信息、不恰当的SQL筛选条件等。

通过上述步骤，您可以逐步排查并解决源表在odps节点处理时被视为空表的问题。如果问题依然存在，建议进一步检查数据源的权限设置、网络配置或联系技术支持获取更深入的帮助。

相关链接
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/faq-about-invalid-running-results

在DataWorks中，若遇到odps节点处理时源表被意外地识别为空表，这可能是由于数据过滤条件、源表实际数据状态或任务配置不当导致的。

1. 检查数据过滤条件：

   • 确认任务配置中是否有误设的数据过滤条件这可能导致查询时无意中排除了所有数据。检查SQL语句或同步任务的“数据过滤”部分，确保条件正确无误。

2. 验证源表数据：

   • 使用临时查询直接检验源表数据情况。例如，执行类似SELECT * FROM your_source_table LIMIT 10;的SQL语句，确认表内是否存在数据。

   

相关链接
数据开发 同步数据 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/use-cases/data-development-2

参考

检查过滤条件：确认过滤条件EQ(TODOUBLE($7), 2.0240718E7)是否正确，确保字段数据类型与转换一致，并验证是否有匹配记录。

数据验证：直接查询源表ods_shipping_delivery_inbound_relation_df，特别是第7个字段的数据分布，确认是否有预期的数据存在。

上游依赖检查：确保所有上游任务已成功执行并产生预期数据，检查依赖表的数据日期和量是否正常。

逻辑调整：如果无符合条件的数据，重新审视业务逻辑或调整查询条件以适应数据实际情况。

SELECT * FROM ods_shipping_delivery_inbound_relation_df WHERE CAST($7 AS DOUBLE) = 2.0240718E7;

在DataWorks中，当ODPS节点加工扫描表的过程中遇到源表被强制过滤为空表的问题时，可以采取以下步骤进行排查和解决：

1. 检查SQL查询语句
   审查SQL语句：首先检查ODPS节点中用于扫描源表的SQL查询语句。确认是否有WHERE子句或其他过滤条件不当地排除了所有行，导致查询结果为空。
   验证条件逻辑：检查条件逻辑是否准确无误，确保它们符合业务逻辑和数据预期。
2. 检查数据源
   数据存在性：直接查询源数据库或表，确认源表中是否确实存在数据。如果源表中就没有数据，那么ODPS节点自然无法查询到任何结果。
   数据格式和类型：检查源数据的数据格式和类型是否符合预期，有时数据类型不匹配或格式错误也可能导致数据无法被正确读取或处理。
3. 检查ODPS表结构和权限
   表结构：确认ODPS表的字段类型、数量以及顺序是否与源表一致。表结构的不匹配可能导致数据无法正确映射和加载。
   权限问题：检查执行ODPS节点的用户是否拥有足够的权限来访问和查询源表。权限不足可能导致无法读取数据。
4. 检查DataWorks配置
   同步任务配置：在DataWorks中检查同步任务的配置，特别是时间范围和过滤条件。确保这些设置正确无误，没有错误地排除了某些日期的数据或数据行。
   依赖关系：检查ODPS节点与其他节点的依赖关系，确保没有因依赖问题导致的数据处理顺序错误。
5. 查看日志和错误信息
   执行日志：分析ODPS节点的执行日志，查找是否有任何错误或警告信息。这些信息可能直接指出了问题所在。
   DataWorks日志：同时检查DataWorks的日志记录，了解是否有任何与数据处理相关的警告或错误。
6. 验证和测试
   数据验证：在修改任何配置或代码后，进行小规模的数据验证测试，确保问题已得到解决。
   性能测试：如果问题涉及性能瓶颈或资源限制，进行性能测试以评估系统在不同负载下的表现。
7. 寻求技术支持
   联系阿里云支持：如果以上步骤都无法解决问题，建议直接联系阿里云的技术支持团队。他们可以查看更详细的系统日志和配置信息，提供更专业的帮助和解决方案。
   注意事项
   在进行任何修改之前，建议备份相关数据和配置，以防止数据丢失或配置错误导致更严重的问题。
   定期检查和维护DataWorks环境，确保所有组件和配置都保持最新和最佳状态。
   通过上述步骤，你应该能够定位并解决ODPS节点加工扫描表时源表被强制过滤为空表的问题。

如果在DataWorks中odps节点加工扫描表时，源表某一张被强制过滤为空表，可以尝试以下方法解决：

检查SQL语句：确保SQL语句中的过滤条件正确，没有错误地过滤掉所有数据。可以逐步调试SQL语句，逐步缩小问题范围。

检查数据源：确认数据源中是否存在数据。如果数据源确实为空，需要检查数据导入过程是否正确，或者是否有其他原因导致数据丢失。

检查表结构：确认表结构是否与预期一致。例如，列名、数据类型等是否正确。可以使用DESCRIBE命令查看表结构。

检查权限：确保当前用户具有访问和操作该表的权限。如果没有权限，需要联系管理员授予相应的权限。

检查分区和分桶：如果表使用了分区或分桶，确保分区和分桶设置正确，并且查询时使用了正确的分区或分桶键。

查看日志：查看DataWorks任务执行过程中的日志，可能会有一些有用的信息帮助定位问题。

寻求帮助：如果以上方法都无法解决问题，可以在相关的技术社区、论坛或阿里云官方技术支持中提问，寻求他人的帮助。

在某个任务运行日志中显示了一个警告信息，提示“table scan ods_supp_boss_shinebed_shipping_delivery_inbound_relation_df with filter EQ(TODOUBLE($7), 2.0240718E7) was pruned to empty values”。这表明在执行表扫描操作时，由于条件过滤导致结果集为空。这个问题可能的原因有：
数据变更：源表中的数据发生了变化，使得过滤条件不再满足。检查源表数据：确认是否确实存在符合过滤条件的数据，以及这些数据是否正确无误。
环境配置改变：可能是系统环境或者参数设置的更改影响了处理逻辑。回滚到稳定版本：如果近期没有进行过任何改动，可以考虑回滚到之前能够正常工作的版本来确定问题所在。
编程错误：可能存在代码编写上的问题，例如类型转换错误等。调试代码：仔细检查涉及该任务的相关代码，特别是涉及到数据过滤的部分，看是否存在潜在的问题。

在阿里云 DataWorks 中进行数据处理时，如果遇到源表被强制过滤为空表的情况，这可能是由多种原因引起的。下面是一些排查和解决这类问题的方法：

1. 检查表结构和数据

• 确认表中是否有数据：首先确认源表中确实存在数据。可以通过直接查询表来验证这一点。
• 检查表结构：确保表结构正确无误，特别是字段类型、长度等。

2. 检查SQL语句

• 确认SQL语句：检查所使用的SQL语句是否正确。有时候错误的条件过滤或者子查询可能导致结果集为空。
• 检查JOIN条件：如果涉及多表联接，确认JOIN条件是否正确，特别是在使用外键关联的情况下。
• 查看WHERE子句：确保WHERE子句中的过滤条件没有导致所有记录都被排除在外。

3. 数据质量问题

• NULL值处理：确认表中是否存在NULL值，某些情况下NULL值可能导致过滤条件不满足。
• 数据类型不匹配：确认数据类型匹配问题，例如字符串与数字的比较可能导致错误的结果。

4. 数据生命周期管理

• 表生命周期：确认源表的生命周期设置不会导致数据提前被清理。
• 分区表管理：对于分区表，确认是否所有的分区都已被正确处理，有时分区可能会被误删除或者未被加载。

5. 检查权限问题

• 确认权限：确保当前用户有读取源表的权限。

6. 检查数据质量规则

• 数据质量规则：在DataWorks中，你可能设置了数据质量规则，这些规则可能会过滤掉不符合条件的数据。检查是否有这样的规则存在，并且它们是否影响到了数据。

7. 检查DataWorks配置

• 项目配置：确认项目的配置是否正确，例如数据源的连接设置等。

8. 查看日志和错误信息

• 查看日志：查看DataWorks中的执行日志，尤其是错误信息部分，这些信息通常会指出问题所在。
• 监控指标：利用DataWorks提供的监控功能来查看是否有异常情况发生。

9. 联系技术支持

• 寻求帮助：如果以上步骤都无法解决问题，可以考虑联系阿里云的技术支持获取帮助。

请提供更具体的信息，例如你正在使用的SQL语句、表结构、以及任何相关的错误消息或日志信息，以便我能更准确地帮助你定位问题。

在DataWorks中，如果你的ODPS节点在处理数据时遇到源表被强制过滤为空表的问题，这可能是由于源表在执行时没有数据或者过滤条件过于严格导致的。以下是一些可能的解决方案：

检查数据源: 首先，确认源表在执行时是否有数据。可以登录到ODPS控制台或者使用ODPS SQL查询该表，确保在执行节点的时间范围内，表中有数据。
检查过滤条件: 检查你的SQL查询语句或数据处理逻辑，确保过滤条件不会将所有数据排除。如果过滤条件过于严格，可能会导致没有数据被选中。修改或移除可能导致空表的过滤条件。
使用动态分区: 如果你的任务涉及动态分区，确保分区条件正确，并且在处理的时间范围内有对应的分区数据。
增加兜底逻辑: 在DataWorks的SQL节点中，可以添加一些兜底逻辑，比如在查询语句前添加IF EXISTS或WHERE 1=1，确保即使源表为空，任务也能正常执行。
监控和报警: 设置数据源表的监控和报警机制，当源表为空时，可以及时收到通知，从而快速排查问题。
数据同步问题: 如果数据源是通过数据同步任务从其他系统导入的，确保同步任务的配置正确，没有过滤掉所有数据。
任务调度时间: 检查任务的调度时间，确保它在数据生成后执行，而不是在数据生成之前。

检查SQL查询语句中是否有过于严格的过滤条件，导致查询结果为空。确保过滤条件正确且不会意外排除所有数据

首先确认数据同步或加工节点的配置中是否有误设的数据过滤条件。错误的SQL过滤逻辑可能导致数据被全部排除，请仔细检查配置的数据过滤部分，确保过滤条件正确无误，没有无意中过滤掉所有数据。
查看SQL逻辑：如果使用了自定义SQL进行数据处理，检查SQL语句中是否存在误删或误更新操作，导致源表数据被清空或过滤。
监控与日志分析：查阅任务执行的日志，特别是错误日志和警告信息，这些日志可能会直接指出数据处理过程中遇到的问题，比如权限不足、表结构不匹配或是特定的错误代码，
这些都可以找到问题所在

检查下第七列的数据，第七列中的所有值在通过TODOUBLE函数处理后可能都不满足过滤条件。如果 TODOUBE尝试将非数字字符串转换为双精度浮点数，而所有值都是非法的，那么结果可能是 NULL 或错误。

——参考链接。

源表数据发生了变化，导致某一天的数据为空。这种情况下，可以尝试检查源表的数据是否有异常或者缺失

系统生成的问题数据表会保留字段值为空的问题数据，即所有空值均为问题数据。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/manage-unexpected-data?spm=a2c4g.11186623.0.i364