DataWorks中，每次新建一个任务节点，手动执行的时候就这么慢，什么原因呢？

使用的公共数据集成资源组所剩的并发数 小于 下一个任务配置的并发数 导致任务一直在等待资源 直到前面的任务执行完成释放的资源够下一个任务运行，看下这里的解决方法
https://help.aliyun.com/zh/dataworks/support/nodes-that-are-waiting-for-resources? ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在阿里云DataWorks中，数据同步任务出现执行缓慢的情况可能由以下几个原因导致：

1. 资源限制：

   • 在执行数据同步任务时，如果计算资源、存储资源或网络带宽等系统资源不足，可能会导致任务执行速度变慢。

2. 数据量过大：

   • 当需要同步的数据量非常大时，可能会因为处理时间过长而导致任务执行速度变慢。这种情况下，可以尝试分批进行数据同步。

3. SQL语句错误或性能问题：

   • 如果数据同步使用的SQL语句有语法错误或者效率低下，可能会导致任务执行速度变慢。

4. 并发冲突：

   • 如果同时运行了多个相同的数据同步任务，可能会因为并发冲突而降低任务的执行速度。

5. 表锁问题：

   • 某些数据库系统会在写入数据时对表进行加锁，如果长时间未释放，可能会导致其他操作等待并降低执行速度。

6. 服务端问题：

   • DataWorks服务端可能出现故障或正在进行维护，这可能导致任务执行速度变慢。

7. 网络问题：

   • 如果源数据源和目标数据源之间的网络连接不稳定或者速度慢，可能会导致数据同步任务执行速度变慢。

为了确定具体的原因并解决问题，你可以尝试以下步骤：

• 检查并确认你的数据同步设置是否正确。
• 查看报警详细信息，包括触发报警的时间点、涉及的表和字段等。
• 分析相关数据，了解其质量和变化趋势。
• 调整数据同步设置，看看是否能够改善情况。
• 尝试重启数据同步任务或者重新创建一个新的任务来替代现有的任务。

如果DataWorks中的任务执行速度较慢，可能的原因有很多。以下是几个常见的原因：

1. 系统资源不足：

   • 如果DataWorks所在服务器的计算、存储或网络资源有限，可能会导致任务执行速度变慢。
   • 解决方案：检查和优化服务器资源分配。

2. 源数据量大或复杂度高：

   • 如果要处理的数据量非常大或表结构比较复杂，可能会导致任务执行时间增加。
   • 解决方案：考虑分批处理数据或者优化查询策略以提高效率。

3. 并发任务多：

   • 如果同一时间内有多个任务在同时运行，可能会互相影响，造成整体性能下降。
   • 解决方案：根据实际情况调整任务调度策略，避免过多的任务同时运行。

4. 网络延迟或不稳定：

   • 如果源数据库和目标数据库之间存在网络问题，例如带宽限制、丢包等，可能会影响数据传输速度。
   • 解决方案：检查并改善网络环境。

5. 软件版本或配置问题：

   • 如果使用的DataWorks版本存在问题，或者某些配置不当，也可能导致任务执行缓慢。
   • 解决方案：更新到最新稳定版本，并按照官方文档进行正确配置。

6. 其他未知因素：

   • 由于DataWorks是一个复杂的工具，还可能存在一些未知的因素影响任务执行速度。
   • 解决方案：详细记录问题发生的情况，并联系阿里云技术支持寻求帮助。

为了更好地理解问题的具体情况，请查看DataWorks的任务日志以及系统监控信息，这些可以帮助您确定问题的具体原因。