大数据计算MaxCompute中online job 失败重跑还是出现，脚本运行时长变长还是没有解决

这个问题可能是由于脚本中存在一些性能瓶颈或者资源竞争导致的。建议您进行以下步骤来排查和解决问题：

1. 检查脚本中是否存在死循环、递归等可能导致程序卡住的情况，可以通过添加日志输出来定位问题所在。

2. 检查脚本中是否存在大量的IO操作，如文件读写、网络请求等，这些操作可能会导致程序运行缓慢。可以考虑使用存、批量处理等方式来优化。

3. 检查脚本中是否存在大量的计算密集型任务，如复杂的数学运算、排序等，这些任务可能会占用大量的CPU资源，导致程序运行缓慢。可以考虑使用并行计算、分布式计算等方式来优化。

4. 检查脚本中是否存在大量的内存分配和释放操作，这些操作可能会导致内存碎片和内存泄漏等问题，影响程序的运行效率。可以考虑使用内存池、对象池等方式来优化。

5. 检量的数据库操作，如SQL查询、事务处理等，这些操作可能会导致数据库的性能瓶颈，影响程序的运行效率。可以考虑使用索引、分区等方式来优化。

6. 检查脚本中是否存在大量的外部依赖，如调用其他服务、库等，这些依赖可能会导致程序运行缓慢。可以考虑使用异步调用、缓存等方式来优化。

7. 检查脚本中是否存在大量的异常处理逻辑，如try-catch块、错误重试等，这些逻辑可能会导致程序运行缓慢。可以考虑使用异常处理框架、错误重试策略等方式来优化。

8. 检查脚本中是否存在大量的线程同步操作，如锁、信号量等，这些操作可能会导致程序运行缓慢。可以考虑使用无锁编程、异步编程等方式来优化。

9. 检查脚本中是否存在大量的全局变量、静态变量等，这些变量可能会导致内存泄漏、数据不一致等问题，影响程序的运行效率。可以考虑使用局部变量、动态内存管理等方式来优化。

10. 检查脚本中是否存在大量的代码重复、冗余等，这些代码可能会导致程序运行缓慢。可以考虑使用代码重构、模块化等方式来优化。

MaxCompute（也称为ODPS）中的online job失败并重新运行后，仍然出现脚本运行时长变长的问题，即使排除了某些因素的影响，运行时长相较于之前仍然增加了50%。针对这种情况，建议从以下几个方面进行排查和优化：

1. 数据量和数据质量：首先，检查输入数据的数据量和数据质量。如果数据量显著增加，或者数据质量有所下降（例如，包含更多的异常值或重复数据），那么处理这些数据所需的时间可能会增加。优化数据预处理步骤，确保输入数据的质量和格式满足作业的要求。

2. 代码优化：审查并优化MaxCompute作业的代码。检查是否存在不必要的计算、重复的查询或低效的算法。对代码进行重构，利用MaxCompute的优化建议和最佳实践来提高代码的执行效率。

3. 资源分配：确保作业在运行时有足够的计算资源。如果资源不足，作业的执行速度可能会受到影响。检查MaxCompute的资源配额和分配情况，根据作业的需求调整资源设置。

4. 作业依赖和调度：查看作业是否存在依赖关系，以及这些依赖是否导致了额外的延迟。此外，检查作业调度策略，确保作业能够在合适的时间以正确的优先级运行。

5. 日志和监控：仔细分析MaxCompute的日志和监控信息，查找可能导致性能下降的原因。注意任何异常或错误消息，并尝试定位问题的根源。

6. 版本和更新：检查MaxCompute的版本和更新记录，查看是否有新的功能或优化可以应用于你的作业。有时候，升级或更新服务可以解决一些性能问题。

7. 外部因素：尽管已经排除了某些因素的影响，但还需要考虑其他可能的外部因素，如网络延迟、数据存储的性能下降等。这些因素都可能对作业的执行时间产生影响。

对于大数据计算MaxCompute中Online Job失败重跑或运行时长增加的问题，建议您详细查看作业日志和监控信息，找出可能导致性能下降的原因，比如数据倾斜、资源分配不足、SQL优化等。如果已排除外部因素如Online Job的影响，可以考虑调整作业参数、优化SQL查询或者联系阿里云技术支持进一步排查。

1. online job的问题，可以set odps.service.mode=off;这样就直接跑完了，不会再跑online；

2. 之前提到的优化问题在问研发进度了，有消息回复。预计本周会做下升级 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”