Puede ver el estado de un trabajo del servicio ETL (extracción, transformación y carga) de AWS Glue mientras se está ejecutando o después de su detención. Puede ver el estado mediante la consola de AWS Glue, la AWS Command Line Interface (AWS CLI), o la acción GetJobRun en la API de AWS Glue.
Los estados de ejecuciones de trabajo posibles son STARTING, RUNNING, STOPPING, STOPPED, SUCCEEDED, FAILED, ERROR, WAITING y TIMEOUT.
En la tabla siguiente se muestran los estados que indican la terminación anormal de la tarea.
| Estados de ejecuciones de trabajos | Descripción |
|---|---|
FAILED |
El trabajo superó el máximo de ejecuciones simultáneas permitidas o finalizó con un código de salida desconocido. |
ERROR |
Un flujo de trabajo, un desencadenador de programación o un desencadenador de eventos intentó ejecutar un trabajo eliminado. |
TIMEOUT |
El tiempo de ejecución del trabajo superó el valor de tiempo de espera especificado. |
WAITING |
Ejecución de trabajo que está esperando recursos. |
El estado WAITING indica que una ejecución de trabajo está esperando recursos. En la siguiente tabla se describe el comportamiento de espera para diferentes clases de trabajos.
| Tipo de trabajo | Comportamiento |
|---|---|
| Trabajos de Spark (estándar) | Los trabajos pueden pasar al estado EN ESPERA si activa la puesta en cola de las ejecuciones de trabajos en AWS Glue, tal y como se describe en Configuración de las propiedades de trabajos para trabajos de Spark en AWS Glue. Una ejecución de trabajo puede pasar al estado EN ESPERA porque las cuotas de servicio de su cuenta o los límites de capacidad de su región se producen en alguno de los siguientes casos de error:
|
| Trabajos de Spark (Flex) | Una nueva ejecución de trabajo estará en estado EN ESPERA si el servicio no puede adquirir recursos suficientes para iniciar la ejecución, lo que retrasa el inicio de la ejecución. La ejecución estará en estado EN ESPERA durante un máximo de 20 minutos (tiempo de espera controlado por el servicio). Después de 15 minutos, el servicio intentará forzar el inicio y, según la capacidad disponible, la ejecución puede comenzar o fallar con el mensaje de error correspondiente. |
| Trabajos de shell de Python | El mismo comportamiento que los trabajos estándar con Spark. |
El diagrama que se muestra a continuación describe el estado esperado de las transiciones a través del ciclo de vida de un trabajo de AWS Glue. Esta información se aplica a todos los tipos de trabajo.
