我们可以怎么对大数据计算MaxCompute做日常巡检，出巡检报告？

对于大数据计算MaxCompute的日常巡检，一般包括以下几个方面：
系统资源使用情况：包括CPU、内存、磁盘等资源的使用情况，以及是否存在资源瓶颈或异常情况。
作业运行情况：包括作业运行状态、作业运行时间、作业运行结果等信息，以及是否存在作业运行异常或失败的情况。
数据存储情况：包括数据存储量、数据分布情况、数据备份情况等信息，以及是否存在数据存储异常或数据备份失败的情况。
安全性检查：包括访问控制、数据加密、安全审计等方面的检查，以确保系统的安全性和可靠性。
为了对MaxCompute进行全面的日常巡检，您可以采用如下的方法：
使用MaxCompute提供的系统监控工具，例如Cloud Monitor和DataWorks等，对系统资源使用情况、作业运行情况等进行监控和分析，及时发现异常情况并进行处理。
使用MaxCompute提供的数据管理工具，例如DataWorks等，对数据存储情况进行管理和监控，确保数据的完整性和可靠性。
配置安全审计功能，记录系统的操作记录和访问记录，及时发现和处理安全事件。
定期对系统进行漏洞扫描和安全评估，及时发现和修复系统中的安全漏洞和风险。
定期对系统进行备份和恢复测试，确保数据备份的完整性和可靠性。
定期对系统进行性能测试和优化，提高系统的性能和稳定性。

对大数据计算MaxCompute进行日常巡检是确保系统稳定性和性能优化的重要步骤。以下是一些建议的方法，可以帮助您进行日常巡检并生成巡检报告：

1. 查询任务执行日志：通过查看任务执行日志，可以了解任务的执行情况、运行时间以及是否存在错误或异常。您可以使用MaxCompute控制台或API来获取任务的执行日志。

2. 分析作业性能：评估作业的性能可以发现可能存在的瓶颈和改进空间。可以关注作业的CPU和内存使用情况、数据倾斜情况、数据分布、Shuffle操作等指标，并与预期结果进行比较。

3. 检查表和分区统计信息：MaxCompute中的表和分区统计信息对于查询优化和数据倾斜处理非常重要。您可以使用ANALYZE TABLE语句更新表和分区的统计信息，以确保查询计划的准确性和性能优化。

4. 定期清理无用表和分区：清理不再使用的表和分区可以释放存储空间，并提高查询性能。可以识别和移除不再需要的表和分区，避免数据碎片和资源浪费。

5. 定期优化SQL代码：审查和优化SQL代码可以改善查询性能。可以考虑使用合适的Join策略、索引优化、分区裁剪等技术来提高查询效率。

6. 监控系统资源使用情况：定期监控MaxCompute集群的资源使用情况，包括CPU、内存、存储等。可以使用MaxCompute控制台或API获取相关系统指标，并与资源配额进行对比和评估。

7. 使用性能调优工具：MaxCompute提供了一些性能调优工具，如MaxCompute Studio和ODPSConsoleProfiler等。通过使用这些工具，您可以更深入地分析和优化查询性能。

8. 生成巡检报告：根据巡检结果，整理并生成巡检报告，包括问题摘要、详细描述、建议和改进计划等。这样可以帮助您记录问题和改进进展，并作为后续优化的参考。

在实施巡检之前，建议先制定一个清晰的巡检计划，并根据特定需求选择合适的巡检工具和技术。此外，参考MaxCompute官方文档和最佳实践，以获取更多关于性能优化和巡检的指导。

运行效率？可以在元数据视图看一下task history看下有没有要收集的信息
https://help.aliyun.com/document_detail/135433.html?spm=a2c4g.180701.0.i4#section-0ez-hr1-fqw 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”