MaxCompute这截图这2个task一个就有长尾问题，他这个也没有数据倾斜吧?

根据您提供的截图来看，如果这两个任务都执行了相同的时间，并且其中一个任务运行时间远远超过另一个任务，则可能存在任务执行时间不均衡的问题，也就是所谓的“长尾问题”。
长尾问题通常是由于某些任务的数据量较大，或者某些任务需要更多的计算资源才能完成，从而导致任务执行时间较长。这种情况下，尽管整个作业的数据没有倾斜，但某些任务的执行时间会超过其他任务的执行时间，导致整个作业的执行时间变长。
要解决长尾问题，可以考虑以下几种方法：
数据分片：如果某些任务的数据量较大，可以考虑将数据进行分片，以便更好地利用计算资源，从而加速任务的执行。
资源调整：如果某些任务需要更多的计算资源才能完成，可以考虑增加任务的资源配置，例如增加CPU和内存的分配。
任务优化：如果某些任务的执行时间较长，可以考虑对任务进行优化，例如优化SQL语句、使用数据压缩等方式来减少数据的传输和处理时间。
使用动态资源分配：MaxCompute支持动态资源分配功能，可以根据作业的需要动态调整资源配置，以确保每个任务都能获

抱歉，由于我是一个文本模型，无法看到您提供的截图。但是，根据您描述的情况，如果一个任务有长尾问题而另一个任务没有数据倾斜，那么可能存在其他因素导致长尾问题。

除了数据倾斜外，以下因素也可能导致任务出现长尾问题：

1. 资源配置不足：如果一个任务分配的计算资源、内存或并行度不足，可能会导致该任务运行时间较长。

2. 数据规模差异：如果两个任务处理的数据规模不同，一个任务涉及更多的数据量，可能会导致其运行时间较长。

3. 存储格式和压缩方式：不同的数据存储格式和压缩方式可能会影响任务的读取速度和计算速度，进而影响任务的执行时间。

4. 数据分布不均匀：虽然您表示没有数据倾斜，但仍然可能存在数据分布不均匀的情况。比如某个任务需要处理的数据分布不均匀，其中一部分数据集中在少数几个分区中，导致这些分区的处理时间较长，从而引发长尾问题。

为了更好地解决长尾问题，建议您通过以下步骤进行排查和优化：

• 检查任务日志和监控，查看长尾任务的具体执行情况，确定是否存在资源配置不足或其他异常情况。
• 调整任务的资源配置，包括计算资源、内存分配和并行度等，以满足任务需求并优化性能。
• 检查数据规模和分布情况，确保数据均匀分布，避免数据倾斜和热点问题。
• 选择合适的存储格式和压缩方式，根据数据类型和查询需求进行调整，提高读取和计算效率。

看你这截图里有长尾，在这里，一般问题都在这里表现出来了。长尾的问题基本就是因为数据倾斜了，导致每个task处理的数据量不同，耗时比较长。 数据倾斜调优看下这里：https://help.aliyun.com/document_detail/143996.htm?spm=a2c4g.278738.0.0.355d30d9HAsj5Y#concept-2340407此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”