在DataWorks中，如果遇到脚本任务运行成功了，但却没有产生预期的日志记录，这可能是由多种原因造成的。以下是一些可能导致这种情况的专业分析和解决思路：
1.日志级别设置
检查日志级别：首先确认你的日志记录配置是否设为了较低的级别，比如`WARN`或`ERROR`，而你的脚本执行过程中仅产生了`INFO`或`DEBUG`级别的日志。这种情况下，日志系统会忽略这些较低级别的日志输出，导致看似无日志产生。应该调整日志级别为`INFO`或更低，以便捕捉更详细的执行信息。
2.日志输出配置
日志输出路径：检查任务的配置，确保日志输出路径正确无误。如果日志被定向到了一个不可访问的位置或者配置错误的路径，可能会导致日志看似丢失。
3.资源限制
资源不足：尽管任务运行成功，但如果在执行过程中系统资源（如内存、CPU）极度紧张，可能会影响日志系统的正常工作，导致日志写入失败。
4.网络问题
网络波动：网络不稳定可能导致日志服务与DataWorks之间的通信出现问题，影响日志的实时传输和存储。
5.任务执行模式
脚本模式问题：如之前提到，当任务以特定的执行模式（如脚本模式）运行时，某些全局设置可能不生效，尤其是与日志记录相关的配置，需要检查脚本内部是否有正确打印日志的语句。
6.代码逻辑
空跑现象：任务代码可能存在逻辑上的“空跑”，即虽然执行流程无误，但实际上并未执行到产生有效日志输出的逻辑分支。检查代码中是否有条件判断导致了这种情况。
7.系统或平台问题
平台维护或故障：偶尔，DataWorks平台自身的问题，如系统升级、维护或临时故障，也可能影响日志的生成和查看。
解决策略：
1.审查日志配置：进入任务详情，检查并调整日志输出级别、路径等配置。
2.资源监控：利用DataWorks的资源监控功能，查看任务执行时的资源使用情况，确认是否有资源瓶颈。
3.代码审查：检查任务脚本，确保有适当的日志打印语句（如Python中的`print`或SQL日志注释），并验证逻辑流是否覆盖到所有关键环节。
4.测试与调试：在非生产环境下进行测试，模拟生产配置，观察日志输出情况。
5.联系技术支持：如果以上方法均不能解决问题，考虑联系阿里云的技术支持，提供任务ID和相关运行时信息，以便进一步排查问题。
综上所述，解决脚本运行成功但无日志产生的问题需要综合考虑配置、代码逻辑、系统资源等多个维度，逐一排查并调整。