builtin_taskStatus 内置数据集字段含义及常见枚举说明

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28 0 产品实操 2026-7-20 17:38 发布者: 观小年

在 Built-in-Dataset 目录下可以看到 builtin_taskStatus 内置数据集。该数据集用于记录 BI 平台内任务的执行情况，例如卡片查询、数据集更新、ETL、导出、订阅、预警等任务的提交时间、运行状态、执行结果和关联对 ...

在 Built-in-Dataset 目录下可以看到 builtin_taskStatus 内置数据集。该数据集用于记录 BI 平台内任务的执行情况，例如卡片查询、数据集更新、ETL、导出、订阅、预警等任务的提交时间、运行状态、执行结果和关联对象信息。

不同环境或模板中看到的列数可能略有差异。产品内置的原始字段通常是 16 个；页面或分析模板里可能额外添加计算字段，例如“运行时长”“排队时长”“区间”等。

一、原始字段说明

字段	含义
`task_id`	任务实例 ID，可用于唯一识别一次任务执行记录。
`dom_id`	域 ID，即当前企业空间/环境标识。
`task_type`	任务类型，用于区分任务来源，例如卡片查询、数据集更新、ETL、导出等。
`task_name`	任务名称，通常来自任务关联对象名称。
`task_result`	任务执行结果，例如成功、失败、待完成等。
`task_state`	任务当前状态，例如排队中、运行中、完成、失败、取消等。
`user_id`	发起任务的用户 ID。
`user_name`	发起任务的用户名称。
`obj_id`	任务关联对象 ID，例如卡片 ID、数据集 ID、ETL ID、页面 ID 等。
`obj_name`	任务关联对象名称，常用于定位具体卡片、数据集或任务。
`content`	任务执行详情，通常是 JSON 字符串，可能包含错误信息、执行指标或任务结果。
`task_param`	任务参数，通常是 JSON 字符串，可能包含 `objectId`、`objectName`、`userId`、`userName`、`domId`、`traceId`、`sql`、`fileName` 等。
`submit_time`	任务提交时间。
`running_time`	任务真正开始运行的时间。
`finished_time`	任务结束时间。
`utime`	记录最近更新时间。

二、常见计算字段说明

部分环境或模板中会看到额外字段，这些字段通常不是任务表的原始字段，而是基于原始字段计算得到。

字段	含义	计算逻辑
`运行时长`	从提交到结束的总耗时，单位通常为秒。	`finished_time - submit_time`
`排队时长`	从提交到开始运行的等待耗时，单位通常为秒。	`running_time - submit_time`
`区间`	按运行时长做分桶，用于分析慢任务分布。	常见分桶：少于 2 秒、2-5S、5-20S、20-60S、1-3 分钟、超过 3 分钟。
`cpu_time`	从任务详情中提取的 CPU 占用时间。	通常来自 `content` 中的执行指标。
`run_time`	从任务详情中提取的 executor 运行时间。	通常来自 `content` 中的执行指标。

三、`task_result` 枚举说明

取值	含义
`PENDING`	任务尚未结束，仍在等待或运行。
`SUCCESS`	任务执行成功。
`FAILED`	任务执行失败。
`CANCELED`	任务被取消。

四、`task_state` 枚举说明

取值	含义
`QUEUEING`	排队中。
`PREPARING`	准备中，任务已提交但任务管理尚未完全响应。
`WAITING_DEPENDENCY`	等待依赖，历史状态，当前一般不建议继续使用。
`RUNNING`	运行中。
`FINISHED`	执行完成。
`FAILED`	执行失败。
`CANCELED`	被手动取消或超时取消。
`DEAD`	执行节点异常，任务无法正常结束。
`WARNING`	警告状态，历史状态。
`SKIPPED`	因去重等原因被跳过。
`NO_ACTION_NEEDED`	无需执行，历史状态。

五、常见 `task_type` 说明

取值	含义
`ETL_COMBINED`	智能 ETL 运行。
`ETL_PREVIEW_WRAPPER`	智能 ETL 预览。
`CARD_DATA_QUERY_FROM_DB`	获取直连卡片数据。
`CARD_DATA_QUERY_FROM_SPARK`	获取 Guan-Index 卡片数据。
`CARD_DATA_QUERY_FROM_METRIC`	获取指标卡片数据。
`CARD_DATA_FROM_DB`	直连一次计算。
`CARD_DATA_FROM_CASSANDRA`	Spark 一次计算。
`CARD_PIVOT_SPARK` / `ANALYSIS`	Spark 二次计算。
`CARD_DATA_FROM_SQL_QUERY`	获取 SQL 查询卡片数据。
`CUSTOM_CARD_DATA_QUERY`	自定义卡片数据查询。
`UPDATE_DIRECT_DATASOURCE` / `UPDATE_DIRECT_DB_DATASOURCE_NEW`	更新直连数据集。
`GUANINDEX` / `UPDATE_EXTRACT_DB_DATASOURCE_NEW`	更新 Guan-Index 数据集。
`ACCOUNT_DS`	更新账户数据集。
`SPARK_HIVE`	更新 spark-hive 数据集。
`WEB_SERVICE`	更新 Web Service 数据集。
`DATASET_PREVIEW`	数据集预览。
`SYNC_SCHEMA`	数据结构同步。
`FILE_IMPORT`	文件导入。
`FILE_EXPORT`	文件导出。
`PAGEPDF_IMAGE_EXPORT`	PDF 导出。
`CARD_IMAGE_EXPORT`	图片导出。
`CARD_BATCH_EXPORT`	批量导出 EXCEL。
`COMPLEX_REPORT_GENERATE`	中国式报表生成。
`COMPLEX_REPORT_EXPORT`	中国式报表导出。
`COMPLEX_REPORT_PRO_GENERATE`	中国式报表 Pro 生成。
`COMPLEX_REPORT_PRO_EXPORT`	中国式报表 Pro 导出。
`AUGMENTED_ANALYSIS`	增强分析运行。
`DATA_EXPLAIN`	数据解释运行。
`SECOND_DATA_EXPLAIN`	数据解释二次下钻。
`DATA_WRITE_BACK`	数据回写运行。
`SUBSCRIPTION`	订阅任务运行。
`ALERT`	预警任务运行。
`OFFLINE_DEV_DATA_FLOW_TASK`	离线开发数据处理。
`OFFLINE_DEV_SQL_TASK`	离线开发 SQL 节点。
`OFFLINE_DEV_HTTP_TASK`	离线开发 HTTP 节点。
`OFFLINE_DEV_PYTHON_TASK`	离线开发 Python 节点。
`OFFLINE_DEV_SHELL_TASK`	离线开发 Shell 节点。
`OFFLINE_DEV_FILE_INPUT_TASK`	离线开发获取文件数据。

六、使用建议

排查慢任务时，优先看 task_type、obj_name、submit_time、running_time、finished_time 和计算字段“运行时长”。
判断任务是否成功时，优先看 task_result 和 task_state。
定位具体业务对象时，优先看 obj_id 和 obj_name。
需要进一步分析失败原因时，可以查看 content 中的错误信息。
需要确认任务发起人或触发上下文时，可以查看 user_name、user_id 和 task_param。