历史任务实例聚焦于记录和管理用户在 DLC 中执行的各类任务，以便于后续的追踪、复查和优化。通过历史任务实例功能，用户可以迅速查看任务的执行情况，包括任务的开始和结束时间、执行状态（如成功或失败）、输入和输出细节以及生成的日志或错误信息。给用户提供了审计和检索的便利，帮助用户识别任务健康状态、潜在的问题和优化资源配置等。
操作步骤
1. 登录 数据湖计算 DLC 控制台 > 运维管理 > 历史任务实例，选择服务地域。
2. 进入历史任务实例页面，管理员可查看近45天所有的历史运行任务，普通用户可查询与自己相关的近45天的任务。
3. 支持对任务类型、执行状态、创建人、任务时间范围、任务名称、ID、内容、子渠道等方式的筛选查看。
4. 单击任务ID/名称，支持查看任务详情，包含基本信息、运行结果、任务洞察、任务日志等模块。
5. 支持用户单击修改任务配置，快捷进入作业详情调整配置来调优。
历史任务实例列表
说明：
字段名称 | 描述 |
任务ID | 任务的唯一标识。 |
任务名称 | 前缀_yyyymmddhhmmss_八位uuid，其中 yyyymmddhhmmss 为任务执行时间。 前缀规则： 1. 控制台提交的作业任务，前缀为作业名，如用户创建作业为 customer_segmentation_job, 于2024.11.26 21:25:10执行，则任务ID为 customer_segmentation_job_20241126212510_f2a65wk1。根据目前数据格式限制，作业名称<=100字符。 2. 数据探索页面提交的 SQL 类型，前缀为 sql_query，样例：sql_query_20241126212510_f2a65wk1。 3. 数据优化任务，根据优化任务不同的子类型的前缀，其中： 3.1 优化器前缀仅 optimizer。 3.2 优化实例 SQL 类型为 optimizer_sql。 3.3 优化实例批类型为 optimizer_batch。 3.4 配置数据优化策略时创建的配置任务 optimizer_config。 4. 导入数据任务，前缀为 import，样例：import_20241126212510_f2a65wk1。 5. 导出数据任务，前缀为 export，样例：export_20241126212510_f2a65wk1。 6. Wedata 提交，前缀为 wd，样例：wd_20241126212510_f2a65wk1。 7. 其他接口提交，前缀为customized，样例：customized_20241126212510_f2a65wk1。 8. 元数据管理页面对元数据进行操作所创建的任务，前缀为 metadata，样例：metadata_20241126212510_f2a65wk1。 |
任务类型 | 启动中 执行中 排队中 成功 失败 已取消 已过期 任务超时 |
任务内容 | 任务的详细内容。作业类型任务为作业详情超链接；SQL 类型任务为完整 SQL 语句。 |
任务类型 | 分为作业类型、SQL 类型。 |
任务来源 | 该任务的产生来源。支持数据探索任务、数据作业任务、数据优化任务、导入任务、导出任务、元数据管理、Wedata 任务、接口提交任务。 |
子渠道 | 用户从接口提交任务时，可自定义子渠道。 |
计算资源 | 运行该任务所用的计算引擎/资源组。 |
* 累计 CPU * 时（消耗CU*时） | 统计参与计算所用 Spark Executor 每个 core 的 CPU 执行时长总和，单位小时（不等价集群拉起机器的时长，因机器拉起后不一定会参与到任务计算，最终集群消耗 CU 计费以账单为准）。 在 Spark 场景下约等于 Spark Task 执行时长串行加和 (秒) /3600 （单位小时） （该指标需等任务完成后才可统计） |
执行总耗时 | 从任务开始执行到结束的时间，可能包含了资源不足导致的等待时间. 1. 如果是 Spark SQL 任务，为平台调度时间 + 引擎内的排队耗时 + 引擎内执行耗时。 2. 如果是 Spark 作业任务，为平台调度时间 + 引擎启动耗时+引擎内的排队耗时 + 引擎内执行耗时。 |
* 引擎执行耗时 | 若该任务有洞察结果，则为引擎内执行耗时，反映真正用于计算所需的耗时，即从 Spark 任务第一个 Task 开始执行到任务结束之间的耗时。 具体的：会统计任务的每个 Spark Stage 第一个 Task 到最后一个 Task 完成时长之和，不包含任务开始的排队耗时（即剔除从任务提交到 Spark Task 开始执行之间的调度等其他耗时），也不包含任务执行过程中多个 Spark Stage 之间因 executor 资源不足而等待执行 Task 所消耗的时间。（该指标需等任务完成后才可统计） |
* 数据扫描量 | 该任务从存储读取的物理数据量，在 Spark 场景下约等于 Spark UI 中 Stage Input Size 之和。 |
* 数据扫描条数 | 该任务从存储读取的物理数据条数，在 Spark 场景下约等于 Spark UI 中 Stage Input Records 之和。 |
创建人 | 若为作业类型任务，为该作业的创建人。 |
执行人 | 运行该任务的用户。 |
提交时间 | 用户提交任务的时间。 |
*引擎执行时间 | 任务第一次抢占 CPU 开始执行的时间，Spark 引擎内开始执行的第一个 Task 时间。 （该指标需等任务完成后才可统计） |
*输出文件个数 | 该指标的收集需要 Spark 引擎内核升级至 2024.11.16之后的版本。 任务通过 INSERT 等语句写出的文件个数总和。 （该指标需等任务完成后才可统计） |
*输出小文件个数 | 该指标的收集需要 Spark 引擎内核升级至 2024.11.16 之后的版本。 小文件定义：输出的单个文件大小 < 4MB 则定义为小文件（参数 spark.dlc.monitorFileSizeThreshold 控制，默认 4MB，引擎全局或任务级别均可支持配置）。 本指标定义：任务通过 INSERT 等语句写出的小文件个数总和。 （该指标需等任务完成后才可统计） |
*输出总行数 | 该任务处理完数据后输出的记录数量，在 Spark 场景下约等于 Spark UI中Stage Output Records 之和。 |
*输出总大小 | 该任务处理完数据后输出的记录大小，在 Spark 场景下约等于 Spark UI中Stage Output Size 之和。 |
*数据shuffle行数 | 在Spark场景下约等于 Spark UI 中 Stage Shuffle Read Records 之和。 （该指标需等任务完成后才可统计） |
*数据shuffle大小 | 在Spark场景下约等于 Spark UI 中 Stage Shuffle Read Size 之和。 （该指标需等任务完成后才可统计） |
*健康状态 | （该指标需等任务完成后才可统计） |
历史任务实例详情
基本信息
1. 用户可在执行内容中查看具体的任务内容。SQL 任务，可查看完整 SQL 语句；作业任务，可查看作业详情及作业参数。
2. 用户可在资源消耗中查看任务资源相关内容，包括消耗 CU*时、执行总耗时、引擎执行耗时、数据扫描量、计算资源、内核版本、Driver 资源、Executor 资源、Executor 个数。
3. 用户可在基本信息中查看任务的基本信息，包括任务名称、任务 ID、任务类型、任务来源、创建人、执行人、提交时间、引擎执行时间。
4. 若为 SuperSQL SparkSQL 或 SuperSQL Presto 引擎运行的任务，则用户可在查询统计中查看任务运行进度条，包含创建任务、调度任务、执行任务、获取结果等阶段的耗时。
运行结果
任务完成后用户可在运行结果页面查询任务的结果，任务结果有两类：
1. 写入文件信息：对于 SuperSQL、标准引擎 Spark 内核引擎运行写入文件任务，支持用户查看写入文件信息。
文件平均大小
最小文件大小
最大文件大小
文件总大小
2. 执行结果：SQL 任务查询语句，可展现当前任务的查询结果，支持用户下载查询结果。
任务洞察
任务完成后，用户可在任务洞察页面查看任务洞察结果。支持分析每个任务执行过的汇总 metrics 以及洞察出可优化的问题。根据当前任务的实际执行情况，DLC 任务洞察将结合数据分析及算法规则，给出相应的调优建议。详情请参见任务洞察。
任务日志
用户可在任务日志页面查看当前任务的日志。
说明：
仅作业类型和 BatchSQL 类型支持任务日志查看。
SQL 类型任务使用常驻集群运行，无法在任务级别展现日志。
优化相关任务为内部优化任务，无需展现集群日志。
1. 支持通过 Pod 名称切换不同集群节点的日志，包含 Driver、Executor 等。
2. 支持切换日志类型，包括全部、Log4j、Stdout、Stderr。
说明：
2025年7月4日及以后升级过的 Spark 引擎镜像，将支持 log4j、stdout 和 stderr 日志分离展示。
若是历史版本镜像 Spark 引擎：
选择“全部”或“Stderr”选项时，展示的是所有日志。
选择“Log4j”或“Stdout”日志选项时，则不会显示任何内容（为空）。
若需升级引擎，请 提交工单 联系售后升级。
全部：展示任务的所有日志内容，方便全面排查问题。
Log4j：展示 Spark 集群自身产生的日志，帮助了解集群运行状态和内部信息。
Stdout：展示业务日志，通常包含用户程序的正常输出信息。
Stderr：展示标准错误日志，帮助快速捕获异常和错误信息。
3. 支持三种日志级别筛选：All、Error、WARN。
4. 该页面仅展示近1000条日志，若需查看所有日志记录，可导出日志。
5. 支持查看日志导出记录及导出任务的状态。在日志导出记录中用户可保存日志文件至本地。
资源使用统计
通过实时波动图直观展示任务执行过程中的资源消耗情况。图表每分钟自动更新并上报最新数据（可能因采集频率原因，小于 5s 的任务没有波动图），帮助用户动态监控资源使用趋势。
说明：
该功能仅在 2025-07-01 及以后版本的 Spark 引擎中支持。
SQL 任务：统计 Executor 核心的实时使用数（不包含 Driver 核心），精准反映 SQL 任务的计算资源消耗。
批处理任务：统计所有启动核心数（包含 Driver 核心），全面展示批任务的资源占用情况。
