Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Anda dapat melihat status sebuah AWS Glue mengekstrak, mengubah, dan memuat (ETL) pekerjaan saat sedang berjalan atau setelah berhenti. Anda dapat melihat status menggunakan AWS Glue konsol, AWS Command Line Interface (AWS CLI), atau GetJobRunaksi di AWS Glue API.
Status job run yang mungkin adalahSTARTING,RUNNING,STOPPING,STOPPED,SUCCEEDED, FAILEDERROR, WAITING danTIMEOUT.
Tabel berikut mencantumkan status yang menunjukkan penghentian tugas yang tidak normal.
| Status eksekusi tugas | Deskripsi |
|---|---|
FAILED |
Tugas yang melebihi eksekusi bersamaan maksimum yang diizinkan, atau yang diakhiri dengan kode keluar yang tidak diketahui. |
ERROR |
Alur kerja, pemicu jadwal, atau pemicu peristiwa mencoba untuk menjalankan tugas yang dihapus. |
TIMEOUT |
Waktu aktif tugas melebihi nilai batas waktu yang ditentukan. |
WAITING |
Lari pekerjaan yang menunggu sumber daya. |
WAITINGStatus menunjukkan bahwa menjalankan pekerjaan sedang menunggu sumber daya. Tabel berikut menjelaskan perilaku menunggu untuk kelas pekerjaan yang berbeda.
| Jenis Tugas | Perilaku |
|---|---|
| Lowongan kerja Spark (Standard) | Jobs dapat memasuki status WAITING jika Anda memilih AWS Glue job run queuing seperti yang dijelaskan dalam. Mengkonfigurasi properti pekerjaan untuk pekerjaan Spark di AWS Glue Jalankan pekerjaan mungkin dalam status MENUNGGU karena kuota layanan untuk akun Anda atau batas kapasitas di wilayah Anda menghadapi salah satu kasus kesalahan berikut:
|
| Lowongan kerja Spark (Flex) | Jalankan pekerjaan baru akan berada dalam status MENUNGGU jika layanan tidak dapat memperoleh sumber daya yang cukup untuk memulai proses, yang menunda dimulainya proses. Jalankan akan dalam status MENUNGGU selama maksimal 20 menit (batas waktu dikendalikan oleh layanan). Setelah 15 menit, layanan akan mencoba melakukan start paksa dan tergantung pada kapasitas yang tersedia, proses dapat dimulai atau gagal dengan pesan kesalahan yang sesuai. |
| Pekerjaan Python shell | Perilaku yang sama dengan pekerjaan standar menggunakan Spark. |
Diagram status berikut menguraikan transisi status yang diharapkan melalui siklus hidup pekerjaan Glue. AWS Informasi ini berlaku untuk semua jenis pekerjaan.
