SAS Viya 3.5 : Comprendre et résoudre l'erreur "Local CASLIB quota exceeded"
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Michael
Ne confondez pas saturation du disque physique et restriction logique : cette erreur est souvent un "faux positif" infrastructurel, mais un vrai blocage applicatif. Avant d'alerter l'administration système pour ajouter du disque, auditez vos politiques globalCaslibs ; c'est généralement une simple barrière de sécurité logicielle qu'il suffit de rehausser pour laisser passer vos fichiers ASTORE volumineux.
Le scénario est classique : vous lancez un entraînement de modèle. Les logs indiquent que tout fonctionne normalement, les tables sont chargées, et le calcul commence. Soudain, au moment de l'écriture du fichier de sauvegarde du modèle (le fichier savestate ou astore), le processus échoue.
Voici un extrait typique de la log que vous pourriez observer :
ERROR: Local CASLIB quota exceeded.
ERROR: The action stopped due to errors.
Dans cet exemple, le système a tenté d'écrire un fichier de plus de 10 Go (10 139 446 832 octets) avant d'être bloqué par le système.
Dans cet exemple, la bibliothèque MyGlobal est limitée à 100 Mo. Si elle tente d'écrire un fichier dépassant cette taille, l'erreur "Quota exceeded" sera déclenchée. De même, si la somme de toutes les bibliothèques dépasse la limite définie par _ALL_, l'erreur surviendra également.
La Solution
Pour résoudre ce problème, il est nécessaire d'ajuster la configuration des ressources du serveur CAS.
Identifiez la Caslib concernée : Vérifiez dans quelle bibliothèque votre processus tente d'écrire (souvent la Casuser ou une bibliothèque temporaire lors de la création d'ASTORE).
Augmentez le Quota : Il faut modifier la politique globalCaslibs pour augmenter la valeur du quota alloué à cette bibliothèque spécifique ou au paramètre _ALL_.
Surveillez le Cache Disque : Assurez-vous que le serveur dispose physiquement de l'espace disque nécessaire pour accueillir ces augmentations de quota.
Los códigos y ejemplos proporcionados en WeAreCAS.eu son con fines educativos. Es imperativo no copiarlos y pegarlos ciegamente en sus entornos de producción. El mejor enfoque es comprender la lógica antes de aplicarla. Recomendamos encarecidamente probar estos scripts en un entorno de prueba (Sandbox/Dev). WeAreCAS no acepta ninguna responsabilidad por cualquier impacto o pérdida de datos en sus sistemas.
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