Você pode visualizar o status de um trabalho de extração, transformação e carregamento (ETL) do AWS Glue enquanto ele está em execução ou após a interrupção. Você pode visualizar o status usando o console do AWS Glue, a AWS Command Line Interface (AWS CLI) ou a ação GetJobRun na API do AWS Glue.
Os possíveis status de execução de trabalho são STARTING, RUNNING, STOPPING, STOPPED, SUCCEEDED, FAILED, ERROR, WAITING e TIMEOUT.
A tabela a seguir relaciona os status que indicam o término incomum de um trabalho.
| Status de execução de trabalho | Descrição |
|---|---|
FAILED |
O trabalho excedeu suas execuções simultâneas máximas permitidas ou terminou com um código de saída desconhecido. |
ERROR |
Um fluxo de trabalho, um acionador de programação ou de evento tentou executar um trabalho excluído. |
TIMEOUT |
O tempo de execução do trabalho excedeu seu valor de tempo limite especificado. |
WAITING |
Uma execução de trabalho que está aguardando recursos. |
O status WAITING indica que a execução de um trabalho está aguardando recursos. A tabela a seguir descreve o comportamento de espera para diferentes classes de trabalhos.
| Tipo de trabalho | Comportamento |
|---|---|
| Trabalhos do Spark (padrão) | Os trabalhos podem entrar no estado WAITING se você optar pelo enfileiramento de execução de trabalhos do AWS Glue, conforme descrito em Configurar propriedades de trabalho para trabalhos do Spark no AWS Glue. Uma execução de trabalho poderá estar no estado WAITING devido às cotas de serviço da sua conta ou aos limites de capacidade em sua região encontrarem um dos seguintes casos de erro:
|
| Trabalhos do Spark (Flex) | Uma nova execução de trabalho ficará no estado WAITING (AGUARDANDO) se o serviço não conseguir adquirir recursos suficientes para iniciar a execução, o que atrasará o início da execução. A execução ficará no estado WAITING (AGUARDANDO) por até 20 minutos (tempo limite controlado pelo serviço). Após 15 minutos, o serviço tentará fazer uma inicialização forçada e, dependendo da capacidade disponível, a execução poderá iniciar ou falhar com uma mensagem de erro adequada. |
| Trabalhos de shell Python | Mesmo comportamento dos trabalhos padrão usando o Spark. |
O diagrama de estado a seguir descreve as transições de estado esperadas ao longo do ciclo de vida de um trabalho do AWS Glue. Essas informações são aplicáveis a todos os tipos de trabalho.
