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抽取失败-抽取未完成或抽取失败: Error exporting CSV file from database
（本文的仅供参考） 问题描述： 在使用数据模型进行数据抽取时，从抽取日志看是一直在执行，查看后台有错误：抽取未完成或抽取失败: Error exporting CSV file from database image2024-2-20_9-9-19.png image2024-2-20_9-9-55.png 问题解决： 此处是导出csv报错，没有很明确的提示某个字段报错导致导出失败的可检查当前环境上的磁盘空间是否充足，本次问题原因是由于系统没有足够的磁盘空间了，清理磁盘空间后正常抽取 image2024-2-20_9-18-29.png如何先全量抽取后增量抽取
（本文档仅供参考） 问题说明 由于数据库数据量比较大，希望全量抽取后变成增量抽取，要怎么实现呢？ 解决方案 下述方案是以旧的原生SQL数据集为例。 （1）原本的SQL，此时抽取为"全量抽取"（即一次性抽取所有数据），如下图： 05.png （2）添加日期参数，默认值设置为空，具体设置如下： 02.png 03.png （3）修改SQL为：select 字段 from table where {[日期>参数]} （注：此SQL写好后不能做任何修改，否则会影响时间戳的获取） 第一次增量抽取时，由于从知识库中找不到上次抽取记录的时间戳所以会进行全力抽取，此时参数设置为空仪表盘抽取未完成或抽取失败
（本文档仅供参考） 问题1：自助仪表盘打开或报错提示：抽取未完成或抽取失败。 解决方案 问题原因：当自助仪表盘基于自助数据集创建时，并且自助数据集设置抽取，当在抽取的过程中打开查看自助仪表盘时就会提示：抽取未完成或抽取失败。因为需要避免对抽取表一边查一边写导致异常，抽取过程默认不给对抽取表进行查询。 https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments/100250812/image2022-10-21_22-53-4.png?version=1&modificationDate=1666363984000&api=v2 等待抽取任务完成之后再去预览查看即可恢复正常抽取监控
概述说明 抽取监控用于监控数据集抽取数据到系统自带的高速缓存库的情况，包含：数据集节点、高速缓存库抽取表的状态等内容的快捷查看。 抽取监控分为：数据集抽取、ETL调度、作业流监控。 操作入口 在数据准备页面中点击 抽取监控 按钮。 2022-02-11_15-11-13.png 界面介绍 image2021-5-13_20-56-46.png 分类 说明 数据集抽取 “数据集抽取”界面记录数据集抽取的信息，包括执行时间，状态及操作等。 ETL调度 ETL调度是指通过计划任务自动执行ETL，系统对ETL调度在状态、启用情况、执行时间上进行监控。 作业流监控 https抽取监控
概述说明 抽取监控用于监控数据集抽取数据到系统自带的高速缓存库的情况，包含：数据集节点、高速缓存库抽取表的状态等内容的快捷查看。 抽取监控分为：数据集抽取、ETL调度、作业流监控。 操作入口 在数据准备页面中点击 抽取监控 按钮。 2022-02-11_15-11-13.png 界面介绍 image2021-5-13_20-56-46.png 分类 说明 数据集抽取 “数据集抽取”界面记录数据集抽取的信息，包括执行时间，状态及操作等。 ETL调度 ETL调度是指通过计划任务自动执行ETL，系统对ETL调度在状态、启用情况、执行时间上进行监控。 作业流监控 https抽取报错：抽取流程已在进行中
（本文档仅供参考） 问题： 数据集的抽取任务偶发失败，显示抽取流程已在进行中 image2025-3-21_14-9-57.png 解决方案： 这类问题通常出现在旧数据集中，来源的数据集也是设置了抽取，当前资源抽取的时候，来源数据集还没有抽取完成的时候，就会出现此类报错，比如自助数据集基于原生SQL数据集实现，自助数据集设置了抽取，原生SQL数据集也设置了抽取，就有可能出现这样的情况。 针对这样的场景，通常中间的数据准备层就不需要设置抽取了，对最终的数据准备层设置抽取即可。 抽取流程 进行中 抽取报错大数据量抽取性能优化
1. 应用场景 超大数据量抽取性能无法满足需求，需要优化。 2. 实施步骤 2.1 ETL部署服务器配置 数据抽取性能优化的关键是尽可能多线程并行抽取，多线程就要求有多核cpu，每个线程执行的时候，也需要消耗内存，数据抽取的时候，会有数据落盘，对磁盘容量跟IO性能也有一定要求。总体而言，越高的服务器配置越能 … 只分配了5G，为了充分利用服务器内存，需要手工进行设置。 操作步骤如下： 1. 修改 ETL引擎部署目录/conf/engine-env.sh (注意：该文件是ETL引擎启动后自动生成的，如果ETL引擎没有启动过，需要先启动) image2024-7-18_10-11-54.png 主要修改上图两个值，删除数据模型基于全量抽取实现数据权限管控
(本文档仅供参考） 问题现象 问题背景： 目前想通过模型中sql查询去搭建一个业务场景的模型，目前的问题是数据量比较大，查询速度慢，已经建议过使用抽取模式，但是抽取模式无法管控权限，只能是管控住当前抽取人的权限，后又经过使用查询动态抽取（按次抽取），发现查询动态抽取（按次抽取）可以满足权限管控，但是每次抽取都需要2小时左右。 注：本次示例中使用的是sql查询，导致sql语句中只能管控住当前抽取人 数据模型抽取机制： 全量抽取: 当前第一次抽取时会进行建表、抽取数据，此时查询数据会提示当前抽取未完成，当第二次及之后抽取时，会形成一张临时表，进行抽取数据，当数据抽取完成后，会进行原表删除、临时表修改表名操作，此时不会如何在作业流中执行抽取的数据模型？
下仅显示”抽取“的数据模型或指标模型 2.2 、添加”指标模型“ 1)在作业流左侧资源树上选择“指标模型”,如下图： 2.png 拖入指标模型到作业流画布中，给指标模型与其他ETL或作业流设置串联关系，即先执行ETL或作业流资源再执行指标模型的抽取； 由于指标模型或数据模型保存时会自动生成一个计划任务，所以需要 … 1、概述 1)作业流和数据模型的抽取是独立分开进行的，但是数据模型的数据依赖于作业流即作业流先抽完，数据模型才能开始抽数，否则会出现数据不正确； 2)作业流执行完了之后数据模型再抽取数据，需要自定义任务(写代码)才能实现，而且非常复杂，耗时耗力； 而在V10.5.8，作业流可以通过拖、拉、拽轻松设置数据模型数据模型-带参数sql查询的查询动态抽取
（本文档仅供参考） 问题： 目前“查询动态抽取”是结合用户登录生成的Session及查询的参数组合进行抽取的，如在对应会话抽取数据有效期内，有抽取过对应参数的，重新切换对应参数，如paramA 默认值为a，切换到b后，再重新切换回a，是不会重新触发抽取的。那这种情况下如果想要切换回a也能重新触发动态抽取，需要如何 … ，并且从逻辑上实现与其他参数联动（如有多个参数，可配置联动多个），如下图所示。目的是当region发生变化时都能主动触发now参数实时查询，以便组成新的参数组合查询，即使在数据有效期内，切换回原来的region参数也因now发生变化，而触发动态查询抽取。 image2025-6-28_11-1-45.png 3
