DataWorks之前是并发我设置的4，但是我发现多整七八个这样的调度，如何解决？

在DataWorks中，您可以通过设置并发级别来控制周期业务流程的并发执行，以避免资源被过度占用导致其他任务等待。同时，DataWorks支持时间自动分区，但并未提及按字段内容动态分区的能力。

首先，关于并发设置的问题，您可以按照以下步骤进行调整：

1. 打开DataWorks工作空间：登录到DataWorks控制台，并选择您的工作空间。
2. 选择业务流程：在工作空间中，找到需要设置并发级别的业务流程。
3. 调整并发级别：在业务流程的配置页面中，找到“并发级别”设置项，并输入您希望设置的并发级别。

其次，如果您使用的是时间自动分区，这意味着您的数据会根据时间自动划分到不同的分区中。这是一种常见的分区策略，适用于大多数按时间序列存储的数据。然而，如果您需要更精细的控制，比如根据字段内容进行动态分区，您可能需要检查DataWorks的最新功能更新或考虑使用其他工具或脚本来实现这一需求。

此外，为了确保任务的平稳运行，您还可以考虑以下方面：

1. 监控资源使用情况：定期检查DataWorks的资源监控报告，以便及时发现并解决资源瓶颈问题。
2. 优化任务配置：根据任务的实际运行情况，调整任务的资源配置，如内存限制、CPU限制等，以提高任务执行效率。
3. 限速选项：如果数据库性能有限，可以通过设置限速选项来防止同步任务对数据库造成过大压力。

并发数和速度正相关 单通道同步确实比较慢 建议对实时要求比较高的表 提高并发 其他的表转离线任务 错峰执行； ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在DataWorks中，如果你发现并发数设置得不够，导致多个任务同时运行时资源被占满，其他任务出现等待的情况，你可以考虑调整并发数或优化任务执行策略。以下是一些建议：

1. 调整并发数：

   • 评估当前系统的资源负载和任务量，适当增加每个调度任务的并发数。但请注意，过高的并发数可能会导致系统过载或资源耗尽。
   • 如果资源有限，你可以考虑优化任务，减少每个任务所需的资源，或者增加更多资源（如计算实例）来支持更高的并发。

2. 优化任务执行策略：

   • 分析任务的执行时间和资源使用情况，将高资源消耗的任务安排在资源相对空闲的时间段运行。
   • 对于可以并行执行的任务，确保它们不会互相竞争相同的资源。
   • 尝试将长时间运行的任务拆分成多个短小的任务，以减小单个任务对资源的占用时间。

3. 关于分区策略：

   • 你提到使用的是时间自动分区，而不是按照字段内容动态分区。时间自动分区通常适用于按照时间维度进行数据处理的场景，但如果你的数据表包含大量数据且时间范围广泛，可能会导致分区过多或过大，从而影响性能。
   • 考虑根据你的数据和业务场景调整分区策略。例如，如果数据量很大但时间范围相对集中，可以考虑增加分区的粒度（如缩小分区的时间范围）。
   • 如果可能的话，尝试使用字段内容动态分区，这样可以更精确地控制数据的分区和查询效率。但请注意，动态分区的管理和配置可能相对复杂一些。

4. 监控和调优：

   • 使用DataWorks的监控功能来观察任务的执行情况、资源使用情况以及性能瓶颈。
   • 根据监控数据进行调优，如调整任务的执行顺序、优化SQL语句、增加索引等。

5. 考虑其他资源优化措施：

   • 如果你的数据存储在云存储服务（如OSS）中，考虑优化数据的存储和访问方式，以减少数据传输和处理的开销。
   • 如果使用的是计算实例（如MaxCompute），考虑调整实例的规格和数量，以更好地满足任务的需求。

总之，在DataWorks中管理并发和资源占用是一个持续的过程，需要不断地监控、分析和调优。通过合理的配置和优化，你可以提高任务的执行效率并减少资源冲突。