DataWorks专有云跑完以后，很久才出结果，这怎么解决？

如果在DataWorks专有云中运行任务后，结果出现延迟的情况，可以尝试以下方法来解决问题：

资源调优：检查任务所使用的资源配置是否合适。如果任务需要更多的计算资源或内存来运行，可以尝试增加资源配额。可以联系DataWorks专有云的管理员或技术支持团队，了解如何进行资源调优和配置修改。

数据量优化：如果任务处理的数据量较大，可能会导致结果生成时间较长。可以尝试对数据进行优化，如数据分区、压缩或使用索引等方式，以提高任务的执行效率。

并行度设置：在DataWorks任务中，可以根据任务的特点和需求设置合适的并行度。增加并行度可以提高任务的并发处理能力，加快结果生成的速度。可以尝试增加任务的并行度，但要注意不要超出系统资源的限制。

数据存储位置选择：选择合适的数据存储位置也可以影响任务结果生成的速度。如果可能，尽量选择离任务计算节点近的数据存储位置，减少数据的传输时间和延迟。

任务调度优化：检查任务的调度设置是否合理。确保任务的调度时间与数据到达时间相匹配，以避免任务在无数据或少量数据的情况下执行，从而减少等待时间。

如果在DataWorks专有云中跑完作业后，结果需要很长时间才能出来，可能有以下几个原因和解决方法：

1、数据量过大：如果处理的数据量非常庞大，可能需要更多的计算资源和时间来完成作业。可以考虑增加计算资源或者优化作业的代码逻辑，以提高处理速度。

2、作业调度时间冲突：如果作业的调度时间与其他作业冲突，可能会导致作业等待很长时间才能开始执行。可以检查作业调度设置，避免时间冲突，或者调整作业的优先级，以确保重要的作业能够及时执行。

3、网络或存储延迟：如果专有云的网络或存储资源存在延迟问题，可能会导致作业结果的返回时间延长。可以联系专有云的服务提供商，了解是否存在网络或存储方面的问题，并寻求相应的解决方法。

4、作业代码逻辑问题：作业的代码逻辑可能存在性能瓶颈或不合理的设计，导致作业执行时间较长。可以通过代码优化、并行化处理或者使用更高效的算法来改善作业的执行速度。

DataWorks专有云跑完以后，很久才出结果，这可能是由于以下原因导致的：

1. 数据量过大，导致计算时间过长。
2. 任务配置不当，导致任务执行效率低下。
3. 系统资源不足，导致任务执行缓慢。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 优化任务配置，提高任务执行效率。
2. 增加系统资源，提高任务执行速度。
3. 减少数据量，降低计算时间。

如果在 DataWorks 专有云中作业执行完毕后需要很长时间才能获取结果，可能涉及以下几个方面的问题和解决方法：

1. 数据量过大：如果作业处理的数据量非常庞大，处理完成后生成的结果也会相应增多。这可能导致结果返回时间较长。您可以考虑对数据进行分片处理、优化作业逻辑或使用更高性能的计算资源，以加快作业执行速度。

2. 配置调优：检查作业的配置参数是否合理。例如，是否启用了合理的并行度设置、设置了合适的资源配额等。根据作业的特点和需求，调整相关配置参数，优化作业性能。

3. 网络延迟：DataWorks 专有云作业的结果通常通过网络传输到 DataWorks 平台上显示。如果存在网络延迟或不稳定的情况，可能会导致结果获取时间延长。确保网络连接稳定，并与您的运维团队联系，以确保网络环境良好。

4. 作业依赖关系：如果您的作业依赖于其他作业，而其他作业尚未完成，则可能导致结果延迟。请确认作业之间的依赖关系，确保依赖作业已经成功完成或处于可用状态。

5. 故障排查：如果以上方法都没有解决问题，建议进行故障排查。您可以检查日志文件、错误信息和作业运行状态等，以确定是否存在具体的问题或错误。