问题一：大数据计算MaxCompute大面积 Dataworkds 未正常调度，显示等待资源是什么原因啊?
大数据计算MaxCompute大面积 Dataworkds 未正常调度，显示等待资源是什么原因啊?张家口区域
参考答案：
目前为止没有接收到这个问题的信息。
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问题二：DataWorks同步到MaxCompute,自动建表方式不能创建为Transactional表吗？
DataWorks批量离线一次性全量同步，同步到MaxCompute,自动建表方式不能创建为Transactional表吗？
参考答案：
是的
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问题三：DataWorks中MaxCompute钉钉群链接失效了？
DataWorks中MaxCompute钉钉群链接失效了？
参考答案：
对于DataWorks中MaxCompute钉钉群链接失效的问题，我无法直接为您提供新的链接。钉钉群的有效期通常与创建或更新链接的时间有关。如果您发现链接失效，建议您尝试重新加入DataWorks交流群。您可以扫描二维码或者在电脑端点击链接来加入。
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问题四：DataWorksmaxcomputer的json格式的数据,如何同步到mongo？
DataWorksmaxcomputer的json格式的数据,如何同步到mongo？{"name":"erp_channel_id","type":"NumberInt"}这个字段我写上了 但是目标库没有？
参考答案：
需要先在源端处理好存储到临时表中 再进行数据同步 同步任务一般不做数据处理 ，
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问题五：DataWorks用java程序 调用MaxCompute的sdk 会有性能问题吗？
DataWorks用java程序 调用MaxCompute的sdk 去计算处理千万级别的数据表 会有性能问题吗？
参考答案：
使用DataWorks和MaxCompute的SDK进行千万级别数据表的处理可能会面临性能问题，但具体是否会出现性能问题取决于多个因素。以下是一些可能影响性能的因素：
1、数据量大小：千万级别的数据表意味着数据量非常大，这可能会导致处理时间较长，尤其是如果数据需要进行复杂的计算或处理。
2、计算和数据处理复杂性：处理千万级别数据表需要执行的计算和数据处理任务越复杂，性能问题可能越明显。例如，涉及大量JOIN操作、复杂聚合函数或复杂查询逻辑等操作可能会增加处理时间。
3、硬件资源：DataWorks和MaxCompute的SDK运行在服务器上，服务器的硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O等）对性能有很大影响。如果服务器硬件资源不足，可能会成为性能瓶颈。
4、网络带宽：如果数据需要在不同的服务器之间传输，网络带宽也会对性能产生影响。网络带宽不足可能导致数据传输速度慢，从而延长处理时间。
5、数据分区和分片：对于千万级别的数据表，通常需要进行数据分区或分片以减少单次处理的数据量。合理的分区和分片策略可以显著提高性能。
为了解决性能问题，您可以考虑以下措施：
1、优化查询和数据处理逻辑：尽可能减少不必要的JOIN操作、复杂聚合函数和复杂查询逻辑，以提高查询和数据处理效率。
2、增加硬件资源：根据实际需求升级服务器硬件资源，例如增加CPU核心数、增加内存或升级磁盘I/O性能。
3、优化网络架构：确保网络连接稳定可靠，并考虑使用更快的网络连接或优化网络拓扑结构以减少数据传输延迟。
4、合理的数据分区和分片：根据实际情况进行数据分区或分片，以减少单次处理的数据量，提高处理效率。
5、分布式处理：考虑使用分布式处理技术，将任务拆分成多个子任务并在多个节点上并行处理，以提高整体性能。
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