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Sie können den Status eines anzeigen AWS Glue Auftrag zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), während er ausgeführt wird oder nachdem er beendet wurde. Sie können den Status mit dem AWS Glue Konsole, die AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder die GetJobRunAktion im AWS Glue API.
Mögliche Auftragsstatuswerte sind STARTING, RUNNING, STOPPING, STOPPED, SUCCEEDED, FAILED, ERROR, WAITING und TIMEOUT.
In der folgenden Tabelle wird der Status aufgelistet, der auf eine abnormale Auftragsbeendigung hinweist.
| Status von Auftragsausführungen | Beschreibung |
|---|---|
FAILED |
Der Auftrag hat seine maximal zulässigen gleichzeitigen Durchläufe überschritten oder wurde mit einem unbekannten Exit-Code beendet. |
ERROR |
Ein Workflow, ein Zeitplanauslöser oder ein Ereignisauslöser haben versucht, einen gelöschten Auftrag auszuführen. |
TIMEOUT |
Die Auftragslaufzeit hat den angegebenen Zeitüberschreitungswert überschritten. |
WAITING |
Ein Job, der ausgeführt wird und auf Ressourcen wartet. |
Der WAITING-Status gibt an, dass die Ausführung eines Auftrags auf Ressourcen wartet. In der folgenden Tabelle wird das Warteverhalten für verschiedene Klassen von Aufträgen beschrieben.
| Job type | Behavior |
|---|---|
| Spark-Aufträge (Standard) | Jobs können in den Status WAITING wechseln, wenn Sie sich für die Warteschlange zur Ausführung von AWS Glue-Jobs entscheiden, wie unter beschriebenKonfiguration der Auftragseigenschaften für Spark-Jobs in AWS Glue. Ein ausgeführter Job befindet sich möglicherweise aufgrund von Servicekontingenten für Ihr Konto oder aufgrund von Kapazitätsbeschränkungen in Ihrer Region im Status WAITING. Dabei kommt es zu einem der folgenden Fehlerfälle:
|
| Spark-Aufträge (Flex) | Eine neue Auftragsausführung befindet sich im WAITING-Status, wenn der Services nicht genügend Ressourcen abrufen kann, um die Ausführung zu starten, was den Start der Ausführung verzögert. Die Ausführung befindet sich für maximal 20 Minuten im WAITING-Status (Timeout wird vom Service gesteuert). Nach 15 Minuten versucht der Service, den Start zu erzwingen, und je nach verfügbarer Kapazität kann die Ausführung beginnen oder mit einer entsprechenden Fehlermeldung fehlschlagen. |
| Python-Shell-Aufträge | Gleiches Verhalten wie Standardaufträge in Spark. |
Das folgende Zustandsdiagramm zeigt die erwarteten Zustandsübergänge während des Lebenszyklus eines AWS Glue-Auftrags. Diese Informationen gelten für alle Auftragstypen.
