XXX对账单的定时发送-odps-python-dataworks

最新推荐文章于 2024-08-26 14:52:05 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-26 14:52:05 发布 · 489 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

本文介绍了如何通过Python Dataworks实现对账单的定时发送，包括使用Datax抽取订阅人员名单，计算数据，编写并注册Py UDF，以及调用接口发送对账单的详细步骤。

需求：

方案时序图：

实现过程

1、抽取订阅消息的人员名单  datax

2、计算范围内的结果数据

3、编写py的资源，注册函数

以py类的方式封装udf方法

注册成udf函数

利用udf把数据封装成json数据

最低0.47元/天 解锁文章
阿里云-DataWorks- ODPS SQL开发
fyydlz的博客
01-01 7851
阿里云 数据仓库这一系列断断续续也有很久没有更新了，新年新气象，赶紧赶上开写。 ODPS；是由阿里云自主研发，提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域；阿里巴巴的离线数据业务都运行在ODPS上；
Dataworks实现接口调用
hutc_Alan的博客
09-15 1507
在本地linux虚拟机（不用在意linux版本），安装Anaconda后配置对应的虚拟环境，将虚拟环境的python包整体打包（路径一般为：~/anaconda/envs/env_name/lib/pyyhon3.7/site-packages）：上传资源，将第三方包上传至dataworks（注意：所有上传文件均要打包上传，直接上传文件会乱码导致无法使用）：PyODPS，其中PyODSP2的python版本为2.7，PyODSP3的python版本为3.7。：在PyODPS中引用资源，然后开发接口。
python 访问 dataworks
暮雨听轩的专栏
07-22 1959
python如何读取dataworks 数据
Python库 | aliyun-python-sdk-dataworks-public-3.3.0.tar.gz
04-06
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：aliyun-python-sdk-dataworks-public-3.3.0.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
阿里云dataworks python UDF使用实践
HunterYoung0718的博客
02-08 1316
业务上计算业绩需要剔除掉指定放假时间，我们这里的放假时间维护在一个mysql表中，进行动态配置，所以需要自定义函数来计算当前日期几天之后的时间，这几天中如果包含myql表中存储的放假日期，则需要剔除掉，然后进行顺延。如下，计算2023-01-25这个日期7天之后是什么日期，正常是2023-02-02，但是现在需要剔除掉配置时间confid_days中的两天，最后结果是2023-02-04。需要将这个逻辑写成udf函数，进行使用。阿里云函数注册，其中类名出是--文件名.类名 的组合。
Python 连接 DataWorks
贾话
10-08 1990
科技的进步就是为了让懒人过的越来越舒服。如果你当前做事的方法让你感觉到了不舒服，那肯定是没找到合适的途径。 访问dataworks 读取数据。
通过Dataworks的Pyodps连接Oracle库定时调度发送邮件报表Excel
qq_40772429的博客
03-15 952
通过Dataworks将Oracle的SQL任务通过数据集成同步到表中，然后将表中的数据用pyodps调度，群发至指定的邮箱
精选资源
aliyun-odps-python-sdk:ODPS Python SDK和数据分析框架
05-01
ODPS Python SDK和数据分析框架 ----------------- 轻松访问ODPS API的方式。 安装 快速方法： pip install pyodps[full] 与整合： pip install pyodps#egg=pyodps[mars] 如果您不需要使用Jupyter，只需键入 pip ...
精选资源
阿里云javasdk源码-aliyun-odps-php-sdk:阿里云-odps-php-sdk
06-06
#aliyun-odps-php-sdk ##CI ##Preconditoins Since some data types(such as Bigint, Datetime) in ODPS depends on 64bit integer (long in java), and php32 build doesn't include this type, so we have to use ...
aliyun-kettle-odps-plugin-1.0.0包以及安装操作文件.zip
03-08
aliyun-kettle-odps-plugin-1.0.0包以及安装操作文件,适合在使用maxcompute时用kettle将数据导出，方便实用
python 处理微信对账单数据的实例代码
09-19
本文通过实例代码给大家介绍了python 处理微信对账单数据,代码简单易懂，非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
自动对账系统
11-02
可以有效完成两个excel数据核对，通过有效选择内容，实现自动对账。是财务、审计、资金等行业工作人员的好帮手。
Dataworks_PySpark开发流程
m0_57307642的博客
08-26 1760
PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库，Python开发者可以通过使用python语言来编写Spark程序和SparkSQL完成开发。之所以采用PySpark而不采用Java/Scala，是由于：Dataworks可通过将代码在线写入DataWorks Python资源的方式，实现PySpark作业开发，并通过ODPS Spark节点提交运行该代码逻辑，开发过程较为简单。
阿里DataWorks中py3中时间参数
weixin_46051319的博客
05-29 477
阿里DataWorks中py3中时间参数
DataWorks支持PyODPS类型任务
weixin_34280237的博客
04-28 814
昨天，DataWorks推出了PYODPS任务类型，集成了Maxcompute的Python SDK，可在DataWorks的PYODPS节点上直接编辑Python代码操作Maxcompute，也可以设置调度任务来处理数据，提高数据开发效率。 效果如下图 适用region 只有华东2（上海）region 支持了 PYODPS 节点。 注：底层的...
利用InformationSchema与阿里云交易和账单管理API实现MaxCompute费用对账分摊统计
chikuai9995的博客
08-14 268
利用MaxCompute InformationSchema与阿里云交易和账单管理API 实现MaxCompute费用对账分摊统计 一、需求场景分析 很多的企业用户选择MaxCompute按量付费模式构建自己的数据平台，利用MaxCompute按作业付费的计费模型，在获得高性能的同时避免"...
【大数据】DataWorks
Elsa
09-19 6341
产品概述 DataWorks是阿里云数加重要的PaaS平台产品，它提供数据集成、数据开发、数据管理、数据治理等全方位的产品服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。基于MaxCompute作为核心的计算、存储引擎，提供了海量数据的离线加工分析、数据挖掘的能力。 通过DataWorks，可对数据进行数据传输、数据转换等相关操作，从不同的数据存储引入数据，对数据...
数据开发-dataworks的使用之helloworld
感性企鹅的专栏
09-10 2762
背景 推荐系统和数据开发息息相关，本博文将阐述使用阿里的dataworks的helloworld。 申请账号与环境预览 我直接向运维申请了公司数据开发的子账号，包括以下： 子账号的模块权限，可以直接使用阿里的pass平台进行开发工作，功能已经很全 accessId和sk，用于编程调用阿里api时确保安全的 helloworld查询 打开临时查询 新建一个自己的查询。输入查询指令...
基于SpringBoot集成DATAX、XXL-JOB实现离线数据定时同步实践
热门推荐
HIT的专栏
02-02 1万+
在很多实际应用中，需要实现离线数据定时同步，比如生产库和运营库分离之后，在运营库实现离线数据对账。 本文介绍一种实现方式，完成基于SpringBoot集成DATAX、XXL-JOB实现离线数据定时同步。 一、集成XXL-JOB 集成XXL-JOB，需要添加xxl-job-admin、xxl-job-core模块。在主工程配置中添加: <modules> <module&g...
执行scala编写的spark任务报错， Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [300 seconds] at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.ready(Promise.scala:219) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.result(Promise.scala:223) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at org.apache.spark.util.ThreadUtils$.awaitResult(ThreadUtils.scala:201) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.exchange.BroadcastExchangeExec.doExecuteBroadcast(BroadcastExchangeExec.scala:136) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeBroadcast$1.apply(SparkPlan.scala:149) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeBroadcast$1.apply(SparkPlan.scala:145) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeQuery$1.apply(SparkPlan.scala:160) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeQuery(SparkPlan.scala:157) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeBroadcast(SparkPlan.scala:145) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.joins.BroadcastHashJoinExec.doExecute(BroadcastHashJoinExec.scala:67) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$1.apply(SparkPlan.scala:136) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$1.apply(SparkPlan.scala:132) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeQuery$1.apply(SparkPlan.scala:160) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeQuery(SparkPlan.scala:157) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:132) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.ProjectExec.doExecute(basicPhysicalOperators.scala:71) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$1.apply(SparkPlan.scala:136) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$1.apply(SparkPlan.scala:132) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeQuery$1.apply(SparkPlan.scala:160) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeQuery(SparkPlan.scala:157) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:132) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec.prepareShuffleDependency(ShuffleExchangeExec.scala:69) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$$anonfun$doExecute$1.apply(ShuffleExchangeExec.scala:99) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$$anonfun$doExecute$1.apply(ShuffleExchangeExec.scala:96) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$.attachTree(package.scala:52) ~[spark-catalyst_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] ... 30 more
最新发布
10-17
<think>首先，用户的问题是："我想查找解决Scala编写的Spark任务报java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [300 seconds]错误的方法"。这是一个具体的技术问题，涉及到Spark任务中的超时错误。 从系统级指令： - 我必须使用中文回答。 - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 生成相关问题。 - 引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 - 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 回答要真实可靠。 用户提供了站内引用： - 引用[1]：解释了TimeoutException是Spark广播变量超时，默认超时时间为300秒。 - 引用[2]：提到另一个超时错误，但似乎相关。 用户说："上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求"，但我需要参考用户上一次的问题和我的回答。用户的问题是新的，没有之前的对话历史，所以我可以直接从当前上下文开始。 关键点：错误是java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [300 seconds]，在Scala编写的Spark任务中。 从引用[1]： - 错误是由于Spark广播变量超时。 - 默认超时时间是300秒（5分钟）。 - 在BroadcastExchangeExec.scala中定义。 解决方法应该包括： 1. 理解原因：广播变量在分发时超时，可能是因为数据量太大或网络问题。 2. 增加超时时间：可以通过Spark配置来增加广播变量超时时间。 3. 其他优化：如减小广播变量大小，优化集群资源。 步骤： - 确认错误来源：广播变量超时。 - 解决方案： - 增加spark.sql.broadcastTimeout的值。 - 确保广播变量大小合理。 - 检查集群资源，如Executor内存和CPU。 - 代码示例：如何在Spark应用中设置配置。 回答结构： 1. **诊断问题**：解释错误原因。 2. **解决方法**：详细步骤。 3. **代码示例**：在Scala中如何设置超时时间。 4. **其他建议**：如优化广播变量。 5. **相关问题**：生成相关问题。 生成相关问题： - 基于主题，如如何诊断Spark超时错误、广播变量的最佳实践等。 使用中文回答： - 整个回答用中文书写。 引用： - 引用用户提供的引用[1]和[2]。引用[2]不太相关，但可以提到。 - 在回答中自然地添加引用标识。 完整回答： - 开头：直接回应问题。 - 正文：逐步解释和解决。 - 结尾：相关问题。 相关问题生成： 1. 如何优化Spark广播变量的大小？ 2. Spark任务中常见的超时错误有哪些？ 3. 如何监控Spark广播变量的传输时间？ </think>### 解决Scala编写的Spark任务报 `java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [300 seconds]` 错误的方法 您在Scala编写的Spark任务中遇到的 `TimeoutException: Futures timed out after [300 seconds]` 错误，通常是由Spark广播变量传输超时引起的。Spark广播变量用于在Executor之间分发只读数据（如大型查找表），但当数据量过大或网络延迟较高时，默认超时时间可能导致传输失败。以下是逐步解决方法，确保任务高效运行。 #### 1. **诊断错误原因** - **核心问题**：错误日志 `Futures timed out after [300 seconds]` 指向Spark广播变量的默认超时限制（5分钟）。Spark在广播数据时（例如在 `BroadcastExchangeExec` 操作中），如果数据传输超过300秒，就会抛出此异常[^1]。 - **常见触发场景**： - 广播变量过大（例如超过数百MB），Executor无法在规定时间内完成数据传输。 - 集群资源不足（如Executor内存不足或网络带宽低）。 - Spark配置未优化，导致广播过程阻塞。 - **验证方法**：检查Spark日志中的堆栈跟踪，定位到类似 `org.apache.spark.sql.execution.exchange.BroadcastExchangeExec.doExecuteBroadcast` 的条目，确认广播操作是源头[^1]。 #### 2. **解决方法：增加广播超时时间** 最直接的解决方案是通过Spark配置增加 `spark.sql.broadcastTimeout` 的值。默认值为300秒（5分钟），您可以将其提高到一个更大的值（例如600秒或更高）。在Scala代码中，可以在创建 `SparkSession` 时设置此配置。 **代码示例**： ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建SparkSession时设置广播超时时间 val spark = SparkSession.builder() .appName("MySparkApp") .config("spark.sql.broadcastTimeout", "600s") // 设置为600秒（10分钟） .getOrCreate() // 示例：使用广播变量（例如在join操作中） val largeLookupTable = spark.sparkContext.broadcast(Map("key1" -> "value1", "key2" -> "value2")) val result = someDataFrame.join( // 假设someDataFrame是您的DataFrame broadcast(largeLookupTable.value.toDF()), // 使用broadcast函数 "join_key" ) // 运行任务... ``` - **关键点**： - `spark.sql.broadcastTimeout` 的单位是秒（s），如 `"600s"` 表示10分钟。 - 如果超时值设置为负数（如 `config("spark.sql.broadcastTimeout", "-1")`），Spark会禁用超时限制（使用 `Duration.Inf`），但需谨慎使用，以防任务永久挂起[^1]。 - 在命令行启动任务时，也可通过 `--conf` 参数设置：`spark-submit --conf "spark.sql.broadcastTimeout=600s" ...` #### 3. **其他优化措施** 仅增加超时时间可能不足以解决根本问题，还需优化广播变量和集群环境： - **减小广播变量大小**： - 压缩数据：使用更高效的数据结构（如 `Vector` 而非 `List`），或应用序列化优化（如启用Kryo序列化：`config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")`）。 - 过滤不必要的数据：确保广播变量只包含作业必需的字段，避免传输冗余数据。 - 分片广播：如果变量极大，拆分为多个小广播变量。 - **集群资源优化**： - 增加Executor内存：通过 `config("spark.executor.memory", "8g")` 提升可用内存，防止广播时内存溢出。 - 检查网络：确保集群节点间网络延迟低（例如使用专用网络或云服务优化）。 - 监控任务：通过Spark UI查看广播阶段耗时，定位瓶颈（如GC时间过长）。 - **代码层面检查**： - 避免嵌套广播：确保广播变量只在必要时创建。 - 使用 `broadcast` 提示：在DataFrame操作中显式调用 `broadcast()` 函数（如示例代码所示），以触发广播优化。 #### 4. **常见陷阱与验证** - **陷阱**：如果错误发生在其他阶段（如YARN资源分配），参考日志中 `org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster` 的条目，这可能表示集群资源不足，需增大YARN超时设置[^2]。 - **验证步骤**： 1. 在本地或小数据集复现问题，确认错误是否由广播引起。 2. 调整配置后，运行任务并使用 `spark-submit --verbose` 输出详细日志。 3. 如果错误依旧，检查Executor日志（如内存dump），排除内存溢出或死锁。 - **参考值**：广播变量大小应控制在Spark Executor内存的10%以内（例如Executor内存为10GB，广播变量不超过1GB）。 #### 5. **总结** 通过增加 `spark.sql.broadcastTimeout` 并优化广播变量大小，您应该能解决此超时错误。如果问题持续，建议检查集群资源或升级Spark版本（某些旧版本有广播相关bug）。实践中，结合监控工具（如Spark Metrics）可更高效地诊断问题[^1]。 ### 相关问题 1. 如何优化Spark广播变量的大小以避免性能问题？ 2. Spark任务中常见的超时错误有哪些，以及它们的诊断方法？ 3. 如何在Spark集群中监控广播变量的传输时间和网络开销？ 4. Spark Executor内存配置的最佳实践是什么？
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值