DataWorks现在离线节点手动执行，好慢的，要等好久，用公共集成资源就那么慢嘛？

导致慢的原因比较多 常见提速方法是加并发 更多情况可以参靠看下 https://developer.aliyun.com/article/979768?spm=a2c6h.13262185.profile.9.2d6c6deaUvXgBe，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在 DataWorks 中，离线节点的执行速度受到多种因素的影响，包括但不限于数据源的数量、数据量、网络带宽、计算资源等因素。
如果您的离线节点手动执行时很慢，请检查以下几个可能的原因：

1. 数据源的数量和数据量：如果数据源数量过多或单个数据源的数据量过大，可能会导致离线节点执行速度变慢。您可以考虑减少数据源的数量或优化数据源的数据结构来提高效率。
2. 网络带宽：如果您的服务器和 DataWorks 之间的网络带宽不够，可能会导致离线节点执行速度变慢。请您检查服务器与 DataWorks 之间的网络连接情况，并确保足够的网络带宽可用。
3. 计算资源：如果您正在使用的计算资源不足以满足离线节点的需求，也可能会导致执行速度变慢。您可以考虑增加计算资源或调整现有资源的分配方式以提高效率。
4. 公共集成资源组的负载情况：如果公共集成资源组中其他用户的任务太多，也可能会导致您的离线节点执行速度变慢。请您检查公共集成资源组的负载情况，并尽量错峰使用资源。

针对上述问题，建议您采取以下措施：

1. 对数据源进行清理和优化，减少数据量和数据源数量；
2. 保障网络带宽充足；
3. 合理分配计算资源，例如考虑升级或增加 ECS 实例；
4. 注意公共集成资源组的负载情况，并尽量错峰使用资源。

DataWorks的离线同步任务执行速度可能会受到多种因素的影响。首先，由于离线同步任务是通过调度资源组下发到数据集成执行资源组上执行的，当一个离线同步任务长时间运行未释放资源时，它不仅会阻塞其他离线任务的运行，还可能阻塞其他类型的调度任务。

其次，离线同步任务的速度也可能受到以下因素的影响：

• 网络：走公网相对于内网速度较慢；跨域或跨国网络更建议走内网。
• 数据库、引擎服务端、带宽和数据集成独享资源组网络的带宽（吞吐量TPS）。
• 资源的并发配置：例如，若资源组最大支持8个并发同时执行，而当前存在3个并行任务，那么还有5个并发的资源可以供其他任务使用。

为了优化离线同步任务的速度，您可以考虑以下建议：

• 根据实际需求调整同步任务的并发配置，确保资源得到最大化利用。
• 考虑使用内网或高速网络，以减少网络延迟。
• 如果下游节点依赖离线同步节点产生的表，确保手动添加产出表到离线同步节点的输出中，以便下游节点可以快速查询到所需的数据。

算资源不足：如果你使用的计算资源（例如CPU、内存、存储等）不足，可能会导致任务执行速度变慢。你可以尝试升级你的计算资源，或者使用更高效的计算节点，以提高执行速度。

1. 数据量过大：如果你需要处理的数据量很大，可能会导致任务执行速度变慢。你可以尝试优化数据处理逻辑，或者使用更高效的数据处理技术，以提高执行速度。
2. 任务复杂度高：如果你需要执行的任务非常复杂，可能会导致任务执行速度变慢。你可以尝试简化任务逻辑，或者使用更高效的任务执行引擎，以提高执行速度。
3. 网络状况不佳：如果你所在的网络环境状况不

如果DataWorks的离线节点在手动执行时速度很慢，可能的原因有很多。以下是几个常见的原因：

1. 资源不足：如果公共集成资源组中的资源不足以满足离线节点的任务需求，那么任务执行速度可能会受到影响。在这种情况下，建议您检查一下公共集成资源组的资源配置是否充足。
2. 数据量大：如果离线节点处理的数据量非常大，那么任务执行时间也会相应增加。此时，您可以考虑优化数据处理流程，减少不必要的数据处理环节，或者采用更高效的数据处理方法。
3. 网络延迟：如果离线节点需要通过网络与其他服务交互，而网络延迟较高，则可能会导致任务执行速度变慢。在这种情况下，您可能需要检查网络连接状况，并优化网络配置。
4. 系统繁忙：如果同时有许多任务正在排队等待执行，那么离线节点的执行速度也可能会受到影响。在这种情况下，建议您错峰执行任务，避免高峰期造成的影响。

如何排查离线同步任务运行时间长的问题？
可能原因1：执行时间过长

前置语句或后置语句（例如：preSql和postSql）在数据库执行耗时过长，导致任务运行慢。

未合理配置切分键，导致任务运行慢。

离线同步会根据切分键（splitPk）来对进行数据分片，数据同步根据此配置启动并发任务进行数据同步，提高数据同步的效能。（具体插件是否需要配置切分键，请参考具体插件文档）。

解决方案1：

若配置前置或后置语句，建议使用添加了索引的字段进行数据过滤。

支持设置切分键的场景下，建议合理配置切分键。以MySql Reader插件切分键配置为例：

推荐splitPk用户使用表主键，因为表主键通常情况下比较均匀，因此切分出来的分片也不容易出现数据热点。

目前splitPk仅支持整型数据切分，不支持字符串、浮点和日期等其他类型 。如果指定其他非支持类型，将使用单通道进行同步。

如果不填写splitPk，包括不提供splitPk或者splitPk值为空，数据同步视作使用单通道同步该表数据 。

可能原因2：等待数据集成任务执行资源

解决方案2：若日志出现长时间WAIT状态，说明当前任务运行所使用的独享数据集成资源组剩余可运行的并发数不足以运行当前任务。具体原因及解决方案详情请参见：为什么数据集成任务一直显示wait？。

说明
由于离线同步任务通过调度资源组下发到数据集成执行资源组上执行，所以一个离线同步任务将同时耗费一个调度资源，若离线同步任务长时间运行未释放资源，除了阻塞其他离线任务运行外，可能还将阻塞其他类型的调度任务运行。https://help.aliyun.com/zh/dataworks/support/batch-synchronization?spm=a2c4g.750001.0.i3

DataWorks 离线节点执行速度取决于多个因素，包括但不限于数据源数量、数据量、计算复杂度等。一般来说，公共集成资源相较于自定义资源有一定的限制，因此执行效率可能会较低。如果您觉得公共集成资源的执行效率不理想，可以考虑升级到更高的规格，或者创建自定义资源，提高资源上限和处理能力。您可以检查您的数据源和节点是否存在问题，例如是否存在冗余数据、索引优化不当等情况。

公共集成资源可能因为多个因素而运行较慢，包括但不限于以下几点：

资源限制：公共集成资源通常是共享的，可能会受到资源限制的制约。这意味着同时运行的多个任务可能会竞争相同的资源，从而导致任务执行速度变慢。
网络延迟：公共集成资源可能位于远程服务器上，因此网络延迟可能会对任务执行速度产生影响。数据传输速度较慢或者网络不稳定都可能导致任务执行变慢。
系统负载：公共集成资源的系统负载可能较高，特别是在高峰期或者任务量较大的时候。这可能会导致任务排队等待执行，从而延长了任务执行时间。
任务复杂性：公共集成资源执行的任务可能比较复杂，需要大量的计算和数据处理。这可能导致任务执行时间较长。
为了提高公共集成资源的执行速度，可以尝试以下方法：

优化代码：检查并优化代码以减少执行时间和资源消耗。使用更高效的算法或者减少不必要的计算可以提高任务执行速度。
增加资源：如果可能的话，可以请求增加公共集成资源的数量或者提高其性能，以更好地支持并发任务执行。
优化网络连接：尝试优化网络连接以减少网络延迟。这可能包括使用更快的网络连接或者优化数据传输协议。
错峰执行：如果任务量较大，可以尝试将任务分批或者在不同的时间段内执行，以避免系统负载过高。
使用私有集成资源：如果可能的话，可以考虑使用私有集成资源来替代公共集成资源。私有集成资源可以根据具体需求进行配置和优化，以更好地支持特定任务的执行。