大数据计算MaxCompute计算集群部分机器当时水位比较高，导致作业运行时间延长？

在大数据计算服务如MaxCompute中，集群的水位指的是集群中资源的使用情况。当部分机器的水位比较高时，意味着这些机器上的资源（如CPU、内存、磁盘I/O等）被大量占用，导致新的作业或者任务可能会因为资源不足而无法及时获得足够的计算资源，从而影响作业的运行时间。

以下是一些可能导致机器水位高的原因以及可能的解决方案：

1. 资源分配：确保资源分配策略合理，避免过多的作业集中到同一组机器上执行。可以调整作业的资源需求或使用队列管理功能控制资源的分配。
2. 作业优化：检查正在运行的作业是否，例如通过改进算法、减少数据量或并行度来降低资源需求。
   . 扩展集群：如果经常出现资源瓶颈，可能需要考虑增加集群规模或升级硬件配置以提供更多的计算资源。
3. 监控和预警：设置监控系统以实时跟踪资源使用情况，并设置预警机制以便在资源使用接近极限时及时通知管理员。
4. 作业调度：使用智能调度系统，根据当前集群的负载情况动态调整作业的优先级和执行顺序，以避免资源竞争。
5. 清理和维护：定期检查和维护集群，清理不必要的数据和任务，释放占用的资源。
6. 时隙管理：在MaxCompute中，可以通过时隙（slot）管理避免超出集群的处理能力。

请注意，具体的解决方案可能需要根实际情况和集群的配置来定制。建议与您的技术团队或服务提供商合作，以确定最佳的行动方案。

当大数据计算MaxCompute的部分计算集群机器出现水位（watermark）较高时，这通常意味着这些机器正在处理大量的数据或任务，导致其资源（如CPU、内存、磁盘I/O等）处于较饱和状态。这种情况下，作业的运行时间可能会受到影响

对于阿里云MaxCompute产品的性能优化和新功能发布，官方团队一直在持续进行。针对您提到的大数据计算集群在高水位时可能导致作业运行时间延长的问题，MaxCompute产品团队会通过多种技术手段来提升系统资源利用率和任务执行效率，包括但不限于：

1. 优化资源调度算法，使得在高水位情况下也能更合理地分配和使用集群资源。
2. 提升单机处理能力，通过内核优化、JVM调优等方法提高计算效率。
3. 引入智能预估和动态调整机制，提前预判并规避可能的性能瓶颈。

具体的优化措施和发布计划请您关注阿里云MaxCompute的官方公告或与客户经理沟通获取最新进展。同时，建议您在日常使用中，根据业务特点合理规划任务提交策略，避免高峰期作业集中，以充分利用MaxCompute的服务能力。