DataWorks这是什么原因呀？[阿里云DataWorks] 暂停朗读为您朗读

脏数据问题可能出现的原因有多种。首先，DataWorks在同步任务中，如果源端的字段类型和目的端的字段类型不匹配，比如源端第47个字段值为”java”的String类型，而目的端对应的写入字段为Long类型，这种情况下就可能出现脏数据。

解决这个问题的方法有两种：一是增大脏数据限制条数，扩大阈值，容忍脏数据的存在。这种情况下，源端的脏数据不会同步至目标端，日志会显示脏数据记录，但任务不会报错；二是根据运行日志定位源端脏数据，修复后再同步。可以将日志复制出来进行分析，快速定位问题。

另外，如果源端数据量大，导致数据在30秒内没有完全写入Kafka相应topic内，也可能出现该问题。此时可以通过配置单次写入大小来调大相应的参数，即修改linger.ms以及batchsize值。

同时，脏数据限制的设置也非常重要。如果脏数据限制设置为0，即在发现第一条脏数据时就会停止任务，可能已经传输了几条数据，或者还没有传输任何数据。因此，在排查问题时，也需要关注脏数据限制的设置是否合理。