借助阿里云在亚洲加速迈向成功
一站式安全合规咨询服务
MLPS 2.0 一站式合规解决方案
依托我们的网络进军中国市场
提升面向互联网应用的性能和安全性
保障您的中国业务安全无忧
通过强大的数据安全框架保护您的数据资产
申请 ICP 备案的流程解读和咨询服务
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
企业内大数据建设、管理和应用的一站式解决方案
将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
快速搭建在线教育平台
提供域名注册、分析和保护服务
云原生 Kubernetes 容器化应用运行环境
以 Kubernetes 为使用界面的容器服务产品,提供符合容器规范的算力资源
安全的镜像托管服务,支持全生命周期管理
多集群环境下微服务应用流量统一管理
提供任意基础设施上容器集群的统一管控,助您轻松管控分布式云场景
高弹性、高可靠的企业级无服务器 Kubernetes 容器产品
敏捷安全的 Serverless 容器运行服务
为虚拟机和容器提供高可靠性、高性能、低时延的块存储服务
一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
可靠、弹性、高性能、多共享的文件存储服务
全托管、可扩展的并行文件系统服务。
全托管的 NoSQL 结构化数据实时存储服务
可抵扣多种存储产品的容量包,兼具灵活性和长期成本优化
让您的应用跨不同可用区资源自动分配访问量
随时绑定和解绑 VPC ECS
云网络公网、跨域流量统一计费
高性价比,可抵扣按流量计费的流量费用
创建云上隔离的网络,在专有环境中运行资源
在 VPC 环境下构建公网流量的出入口
具备网络状态可视化、故障智能诊断能力的自助式网络运维服务。
安全便捷的云上服务专属连接
基于阿里云专有网络的私有 DNS 解析服务
保障在线业务不受大流量 DDoS 攻击影响
系统运维和安全审计管控平台
业务上云的第一个网络安全基础设施
集零信任内网访问、办公数据保护、终端管理等多功能于一体的办公安全管控平台
提供全面统一的云原生防护平台(CNAPP)能力
防御常见 Web 攻击,缓解 HTTP 泛洪攻击
实现全站 HTTPS,呈现可信的 WEB 访问
为云上应用提供符合行业标准和密码算法等级的数据加解密、签名验签和数据认证能力
一款发现、分类和保护敏感数据的安全服务
创建、控制和管理您的加密密钥
快速提高应用高可用能力服务
围绕应用和微服务的 PaaS 平台
兼容主流开源微服务生态的一站式平台
多集群环境下微服务应用流量统一管理
Super MySQL 和 PostgreSQL,高度兼容 Oracle 语法
全托管 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB
兼容 Redis® 的缓存和KV数据库
兼容Apache Cassandra、Apache HBase、Elasticsearch、OpenTSDB 等多种开源接口
文档型数据库,支持副本集和分片架构
100%兼容 Apache HBase 并深度扩展,稳定、易用、低成本的NoSQL数据库。
低成本、高可用、可弹性伸缩的在线时序数据库服务
专为搜索和分析而设计,成本效益达到开源的两倍,采用最新的企业级AI搜索和AI助手功能。
一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品
一种快速、完全托管的 TB/PB 级数据仓库
基于 Flink 为大数据行业提供解决方案
基于Qwen和其他热门模型的一站式生成式AI平台,可构建了解您业务的智能应用程
一站式机器学习平台,满足数据挖掘分析需求
高性能向量检索服务,提供低代码API和高成本效益
帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力
提供定制化的高品质机器翻译服务
全面的AI计算平台,满足大模型训练等高性能AI计算的算力和性能需求
具备智能会话能力的会话机器人
基于机器学习的智能图像搜索产品
基于阿里云深度学习技术,为用户提供图像分割、视频分割、文字识别等离线SDK能力,支持Android、iOS不同的适用终端。
语音识别、语音合成服务以及自学习平台
一站式智能搜索业务开发平台
助力金融企业快速搭建超低时延、高质量、稳定的行情数据服务
帮助企业快速测算和分析企业的碳排放和产品碳足迹
企业工作流程自动化,全面提高效率
金融级云原生分布式架构的一站式高可用应用研发、运维平台
eKYC 数字远程在线解决方案
可智能检测、大数据驱动的综合性反洗钱 (AML) 解决方案
阿里云APM类监控产品
实时云监控服务,确保应用及服务器平稳运行
为系统运维人员管理云基础架构提供全方位服务的云上自动化运维平台
面向您的云资源的风险检测服务
提升分布式环境下的诊断效率
日志类数据一站式服务,无需开发就能部署
ECS 预留实例
让弹性计算产品的成本和灵活性达到最佳平衡的付费方式。云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势自带IP上云
自带公网 IP 地址上云全球网络互联
端到端的软件定义网络解决方案,可推动跨国企业的业务发展全球应用加速
提升面向互联网应用的性能和安全性全球互联网接入
将IDC网关迁移到云端云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势金融科技云数据库解决方案
利用专为金融科技而设的云原生数据库解决方案游戏行业云数据库解决方案
提供多种成熟架构,解决所有数据问题Oracle 数据库迁移
将 Oracle 数据库顺利迁移到云原生数据库数据库迁移
加速迁移您的数据到阿里云阿里云上的数据湖
实时存储、管理和分析各种规模和类型的数据数码信贷
利用大数据和 AI 降低信贷和黑灰产风险面向企业数据技术的大数据咨询服务
帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来人工智能对话服务
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人EasyDispatch 现场服务管理
为现场服务调度提供实时AI决策支持在线教育
快速搭建在线教育平台窄带高清 (HD) 转码
带宽成本降低高达 30%广电级大型赛事直播
为全球观众实时直播大型赛事,视频播放流畅不卡顿直播电商
快速轻松地搭建一站式直播购物平台用于供应链规划的Alibaba Dchain
构建和管理敏捷、智能且经济高效的供应链云胸牌
针对赛事运营的创新型凭证数字服务数字门店中的云 POS 解决方案
将所有操作整合到一个云 POS 系统中元宇宙
元宇宙是下一代互联网人工智能 (AI) 加速
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势数据迁移解决方案
加速迁移您的数据到阿里云企业 IT 治理
在阿里云上构建高效可控的云环境基于日志管理的AIOps
登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境备份与存档
数据备份、数据存档和灾难恢复用阿里云金融服务加快创新
在云端开展业务,提升客户满意度
为全球资本市场提供安全、准确和数字化的客户体验
利用专为金融科技而设的云原生数据库解决方案
利用大数据和 AI 降低信贷和黑灰产风险
建立快速、安全的全球外汇交易平台
新零售时代下,实现传统零售业转型
利用云服务处理流量波动问题,扩展业务运营、降低成本
快速轻松地搭建一站式直播购物平台
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以数字化媒体旅程为当今的媒体市场准备就绪您的内容
带宽成本降低高达 30%
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构建发现服务,帮助客户找到最合适的内容
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在钉钉上打造一个多功能的电信和数字生活平台
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面向中小型企业,为独立软件供应商提供可靠的IT服务
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先进的SD-WAN平台,可实现WAN连接、实时优化并降低WAN成本
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专业的广播转码及信号分配管理服务
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智能和交互式赛事指南
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元宇宙是下一代互联网
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基于生成式AI的一体化平台,助您在同一个工作空间内高效创作多样化内容
通过AI驱动的语音转文本服务获取洞察
探索阿里云人工智能和数据智能的所有功能、新优惠和最新产品
该体验中心提供广泛的用例和产品帮助文档,助您开始使用阿里云 AI 产品和浏览您的业务数据。
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速
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保护、备份和还原您的云端数据资产
MLPS 2.0 一站式合规解决方案
快速高效地将您的业务扩展到中国,同时遵守适用的当地法规
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快速高效地将您的业务扩展到中国,同时遵守适用的当地法规
快速搜集、处理、分析联网设备产生的数据
0.0.201
调度周期即节点在调度场景下自动执行的周期数,用于定义在生产环境调度系统中,多久会真实执行一次节点中的代码逻辑。调度任务会根据调度类型及周期数生成相应的周期实例,通过周期实例的方式自动调度运行周期任务。
节点调度频率与上游节点周期无关。
节点多久调度一次与节点本身定义的调度周期有关,与上游节点调度周期无关。
DataWorks支持不同调度周期的节点互相依赖。
DataWorks中,周期任务会根据调度类型及周期数生成相应的周期实例(例如,小时周期任务每天会根据周期数产生相应数量的小时实例),通过实例的方式运行节点。周期任务设置的依赖关系,其本质是节点间所生成实例的依赖。上下游节点的调度类型不同,其生成的周期实例数及实例的依赖情况不同。不同调度周期的上下游依赖情况,请参见复杂依赖场景调度配置原则与示例。
非调度时间节点会空跑。
DataWorks上非每天调度的节点(例如周、月调度的节点)在非调度时间内会空跑,当到达节点定义的调度时间后立即返回成功状态。若下游存在日调度节点,会调起该下游日调度节点正常执行。即上游空跑,下游调度节点正常根据节点定义的调度时间执行。
节点执行时间说明。
此处仅设置节点预期调度时间,节点的实际执行时间受多种因素影响。例如,上游定时时间、节点执行资源情况、节点实际运行条件等。
当业务流程所有节点都要求在某一时间才可以开始执行的情况下,您只需设置业务流程开始节点的定时时间,业务流程会在定时时间到达后按照依赖关系依次运行整个业务流程。关于依赖关系对节点执行的影响,详情请参见依赖关系对节点执行的影响。
业务流程下所有节点定时时间要求不一致情况下,您需要单独为业务流程下存在定时时间差异的节点设置其定时时间。
业务流程下节点C依赖B,B依赖A,A为业务流程开始节点,以下为详细说明:
图示 | 说明 |
图示 | 说明 |
整个业务流程需要定时3点开始执行,那么只需要设置A节点在3点执行即可,下游节点即使默认定时时间0点,也需要等待上一A节点3点执行完毕后才执行。 | |
A节点定时3点执行,但B节点需要5点才可执行,C节点需要6点才可执行。在这种情况下,依赖A节点的B、C节点均需要单独设置定时时间。 | |
A节点定时3点执行,但B节点需要5点才可执行,C节点为默认配置,因此需要等待B节点执行完成后再执行,所以C节点执行时间为5:00之后。 |
DataWorks支持分钟调度、小时调度、日调度、周调度、月调度以及年调度,每种调度的配置与运行详情可参考以下内容。
分钟调度的时间间隔最小粒度为1分钟。
配置路径。
进入数据开发节点的编辑页面,单击右侧导航栏的调度配置,切换至调度时间区域配置节点的调度周期。
场景示例。
目标节点每天00:00
~23:59
的时间段内,每隔30分钟调度一次,配置详情如下图所示。
cron表达式会根据您选择的时间自动生成,不可手动修改。
每30分钟调度一次的节点其实例定时时间与调度参数替换情况如下图所示。
分钟调度更多场景依赖场景可参见:分钟任务依赖其他任务。
时间周期根据左闭右闭原则计算。例如,配置调度任务在0点~3点的时间段内,每隔1个小时运行一次。表示时间区间为[00:00,03:00],间隔为1小时,调度系统每天将生成4个实例,实例定时时间分别在0点、1点、2点和3点,即0点、1点、2点和3点是实例的定时运行时间。
您可设置在每天指定的时间段内,节点按指定时间间隔运行一次;也可选择多个时间点,设置在每天指定的时间点运行。
周期调度配置的时间点为定时时间,任务实际运行时,可能会因为等待资源等原因导致实际运行时间与定时时间不一致。
配置路径。
进入数据开发节点的编辑页面,单击右侧导航栏的调度配置,切换至调度时间区域配置节点的调度周期。
配置详情。
目标任务每天00:00
~23:59
的时间段内,每隔6小时自动调度一次,配置详情如下图所示。
cron表达式会根据您选择的时间自动生成,不可手动修改。
调度系统每天将生成4个实例,并在实例的定时时间0点、6点、12点和18点运行,如下图所示。
小时调度更多场景依赖场景可参见:小时任务依赖其他任务。
日调度即调度节点每天在指定的定时时间运行一次。新建周期任务时,默认调度时间是在00:00
~00:30
时间段随机生成。您可根据需要自行指定运行时间点。例如,指定每天13点运行一次。
配置路径。
进入数据开发节点的编辑页面,单击右侧导航栏的调度配置,切换至调度时间区域配置节点的调度周期。
配置详情
假设导入、统计加工和导出任务,均为日调度任务。
上述任务的运行时间为每天13:00
点。
统计加工任务依赖导入任务,导出任务依赖统计加工任务(即统计加工任务的调度依赖,配置依赖的上游任务为导入任务)。
根据上述场景,日调度任务的配置详情如下图所示。
cron表达式会根据您选择的时间自动生成,不可手动修改。
调度系统会自动为任务生成实例并运行,各业务数据加工时间如下图所示。
调度节点执行需要满足如下条件:
上游任务执行成功。
节点的定时运行时间已到。
任何一个条件不满足,调度节点都无法执行,并且两个条件没有先后顺序。
默认调度时间是在00:00
~00:30
时间段随机生成。
日调度更多场景依赖场景可参见:天任务依赖其他任务。
在非指定的调度时间内,为保证下游实例正常运行,周调度节点会生成空跑的周期实例。
空跑现象:系统直接返回运行成功,不会真实执行任务。
实例运行状态为成功,执行时长为0秒,无执行日志。
不会占用调度资源。
不会阻塞依赖当前空跑节点的下游节点执行,即本节点非调度时间内空跑,不影响下游每天调度的任务(日调度、小时调度、分钟调度)正常执行。
任务调度周期是基于单个任务维度的配置,任务最终是否每天调度与任务本身定义的调度周期有关,与上游节点调度周期无关,但上游节点定义的调度时间将影响下游节点实际开始调度的时间。
配置路径。
进入数据开发节点的编辑页面,单击右侧导航栏的调度配置,切换至调度时间区域配置节点的调度周期。
配置详情。
目标任务配置在每周一、周五两天定时运行,则在周一、周五生成的实例会正常调度执行,而周二、周三、周四、周六以及周日这五天生成的实例会空跑,即到达定时运行时间后会直接置为成功状态,不会真实执行代码逻辑,配置详情如下图所示。
cron表达式会根据您选择的时间自动生成,不可手动修改。
调度系统会自动为任务生成实例并运行。
使用补数据功能对周调度任务执行补数据操作时,请注意补数据选择的为业务日期,业务日期=定时调度日期-1。
例如:
每周一的任务在执行补数据操作时应选择业务时间为上周日。
若补数据选择的业务时间非周日,补数据实例将空跑。
更多场景依赖场景可参见:复杂依赖场景调度配置原则与示例。
在非指定的调度时间内,为保证下游实例正常运行,月调度节点会生成空跑的周期实例。
空跑现象:系统直接返回运行成功,不会真实执行任务。
实例运行状态为成功,执行时长为0秒,无执行日志。
不会占用调度资源。
不会阻塞依赖当前空跑节点的下游节点执行,即本节点非调度时间内空跑,不影响下游每天调度的任务(日调度、小时调度、分钟调度)正常执行。
任务调度周期是基于单个任务维度的配置,任务最终是否每天调度与任务本身定义的调度周期有关,与上游节点的调度周期无关,但上游节点定义的调度时间将影响下游节点实际开始调度的时间。
月调度支持将指定时间配置为每月最后一天,则每调度任务会在每个月的最后一天运行。
配置路径。
进入数据开发节点的编辑页面,单击右侧导航栏的调度配置,切换至调度时间区域配置节点的调度周期。
配置详情
目标任务配置在每月最后一天运行,则每月最后一天生成的实例会正常调度执行,而其它日期生成的实例会空跑,即到达定时运行时间后将直接置为成功状态,不会真实执行代码逻辑,配置详情如下图所示。
cron表达式会根据您选择的时间自动生成,不可手动修改。
调度系统会自动为任务生成实例并运行,如下图所示。
使用补数据功能对月调度任务执行补数据操作时,请注意补数据选择的为业务日期,业务日期=定时调度日期-1。
例如:
每月一号的任务在执行补数据操作时应选择业务时间为上个月末。
每月月底调度的任务在执行补数据操作时应选择业务时间为月末的前一天。
若补数据选择业务时间为其他时间,补数据实例将空跑。
更多场景依赖场景可参见:复杂依赖场景调度配置原则与示例。
在非指定的调度时间内,为保证下游实例正常运行,年调度节点会生成空跑的周期实例。
空跑现象:系统直接返回运行成功,不会真实执行任务。
实例运行状态为成功,执行时长为0秒,无执行日志。
不会占用调度资源。
不会阻塞依赖当前空跑节点的下游节点执行,即本节点非调度时间内空跑,不影响下游每天调度的任务(日调度、小时调度、分钟调度)正常执行。
配置路径。
进入数据开发节点的编辑页面,单击右侧导航栏的调度配置,切换至调度时间区域配置节点的调度周期。
配置详情
目标任务配置在每年的一月、四月、七月、十月的1日和最后一日运行,则在上述指定日期生成的实例会正常调度执行,而其它日期生成的实例会空跑,即到达定时运行时间后将直接置为成功状态,不会真实执行代码逻辑,配置详情如下图所示。
调度系统会自动为任务生成实例并运行,如下图所示。
更多场景依赖场景可参见:复杂依赖场景调度配置原则与示例。