Exibindo os Detalhes de uma Execução de Tarefa

Exiba os detalhes de uma execução de tarefa, como runtime médio e máximo, em um aplicativo Data Integration.

    1. Na página de lista Aplicativos, selecione o nome do aplicativo que tem a execução de tarefa que você deseja exibir. Se precisar de ajuda para localizar a página de lista ou o aplicativo, consulte Listando Aplicativos.
    2. Na página Detalhes do aplicativo, selecione Execuções.
    3. Na coluna Nome da lista Execuções, selecione um nome de execução de tarefa. Para uma tarefa de pipeline, selecione o nome da entrada principal de execução.

      A página de detalhes da execução da tarefa é aberta e exibe informações gerais e uma seção Visão Geral que mostra as seguintes informações:

      • Métricas básicas como tipo de tarefa, status de execução, duração da execução e o volume de dados processados
      • Exibição de um gráfico de barras de duração da execução de até cinco execuções anteriores da tarefa. Se execuções anteriores não estiverem disponíveis para esta tarefa, a seguinte mensagem será exibida: No data available to display
      • Os parâmetros e os valores configurados que são usados na execução atual
    4. Para uma execução de tarefa de pipeline, selecione a guia Gráfico de pipeline para ver detalhes de tarefas e atividades no pipeline do início ao fim em um formato gráfico. Os caminhos bem-sucedidos e com falha, bem como o status de execução de uma tarefa ou de um nó de atividade, são indicados no gráfico. Quando aplicável, a condição do link de entrada de um nó também é mostrada.
      • No gráfico de pipeline, você pode executar as seguintes ações:

        • Mover todo o pipeline para alterar a exibição.
        • Ampliar ou reduzir para alterar o foco.
        • Exibir os parâmetros do pipeline e os valores configurados que são usados na execução atual.
        • Selecionar um nó no pipeline para ver mais detalhes, incluindo parâmetros e valores configurados.
        • Atualizar o gráfico, se a execução da tarefa do pipeline ainda estiver para ser concluída.
      • Se um nó for Failed, qualquer nó downstream com a condição All success será ignorado. No entanto, esse nó "ignorado" é considerado um nó com falha, mesmo que o indicador de status seja Skipped. Assim, os nós ignorados por causa de um erro de nó predecessor são contados como com falha ao avaliar regras de execução downstream.

      • Pode parecer que uma execução de pipeline ainda está processando nós em determinados caminhos, embora já existam nós individuais no caminho marcados como Skipped, Ignored ou Failed. Por exemplo:

        • Um nó upstream falhou e há nós downstream definidos com a condição All success.
        • O caminho Falso de um operador de decisão inclui várias tarefas, a primeira das quais é ignorada. No entanto, cada tarefa após a primeira tarefa só é ignorada quando é selecionada para execução após o atraso normal entre as execuções de tarefas em um pipeline.
    5. Para ver mensagens de erro e copiar identificadores de solicitação do OPC para solução de problemas, selecione Exibir log.

      O Data Integration exibe o painel Mensagem de log.

      Em uma execução de tarefa do serviço Data Integration, os logs só estão disponíveis para execuções de tarefas que não foram concluídas com sucesso.

      Para uma tarefa configurada para execução no serviço OCI Data Flow, selecione o link Página de execução do aplicativo Data Flow para navegar até a página do serviço OCI Data Flow para exibir os logs. Os arquivos de log incluem logs de saída de dados e diagnósticos padrão para o aplicativo OCI Data Flow, drivers Spark e executores Spark.

  • Use o comando oci data-integration task-run get e os parâmetros necessários para recuperar uma execução de tarefa em um aplicativo no Data Integration:

    oci data-integration task-run get [OPTIONS]

    Para obter uma lista completa de flags e opções de variáveis para comandos da CLI, consulte a Referência de Linha de Comando.

  • Execute a operação GetTaskRun para recuperar uma execução de tarefa em um aplicativo no Data Integration.