请问一下大数据计算MaxCompute，今天新加坡节点的公共调度资源组 是不是有点问题？

根据您描述的情况，MaxCompute在新加坡节点的公共调度资源组可能存在资源紧张或任务排队的问题。以下是可能的原因及解决方案，供您参考：

1. 公共调度资源组的特点与限制

公共调度资源组是MaxCompute提供的免费资源池，但由于其共享性质，存在以下限制： - 资源有限：公共调度资源组无法为每个租户保障资源，在特殊时间段（如高峰期）可能会出现资源不足的情况，导致任务提交失败或长时间等待。 - 最大并发数受限：不同地域对公共调度资源组的最大并发数有明确限制。例如，新加坡地域的公共资源组最多支持50个Slot（并发数），且实际运行时可能会被其他任务抢占资源。

因此，如果今天新加坡节点的任务量较大，可能会导致资源竞争加剧，许多任务进入等待状态。

2. 问题排查与确认

为了进一步确认问题原因，您可以按照以下步骤进行排查： 1. 检查当前资源水位： - 登录DataWorks运维中心，查看新加坡节点的公共调度资源组使用情况。 - 如果资源水位接近上限（如50个Slot），则说明资源确实紧张。

1. 查看任务日志：

   • 在DataWorks运维中心中，筛选“运行中”状态的任务，检查是否有任务长时间占用资源未释放。
   • 对于离线同步任务，检查日志中是否长时间打印wait，这表明任务正在等待数据集成资源槽位。

2. 确认任务优先级：

   • 如果您的任务优先级较低，可能会被高优先级任务抢占资源。建议调整任务优先级，确保重要任务优先执行。

3. 解决方案

针对公共调度资源组资源紧张的问题，您可以采取以下措施：

(1) 短期解决方案

• 终止低优先级任务：
  • 终止非核心任务，释放公共资源组的资源，让重要任务优先运行。
• 错峰运行任务：
  • 将部分任务调整到非高峰时段运行，避免与其他用户的任务竞争资源。

(2) 长期解决方案

• 迁移至独享资源组：
  • 购买并使用独享调度资源组或独享数据集成资源组。独享资源组能够保障资源独享性，避免因公共资源不足导致的任务等待。
  • 新加坡地域支持独享数据传输服务资源组，您可以根据业务需求购买合适的规格。
• 优化任务配置：
  • 检查任务代码是否存在冗余操作（如扫描所有分区），优化SQL查询逻辑，减少资源消耗。
  • 调整并行度参数，避免因Instance数量过多导致资源浪费。例如，通过以下命令调大单个并发处理的数据大小：

  SET odps.stage.mapper.split.size=<256>;
  SET odps.stage.reducer.num=<并发数>;
  

4. 联系技术支持

如果您已尝试上述方法但仍无法解决问题，建议联系阿里云技术支持团队： - 提供任务ID、日志信息以及具体问题描述，便于技术支持快速定位问题。 - 您可以通过专属钉群或MaxCompute开发者社区群（钉钉群号：11782920）联系我们。

5. 注意事项

• 公共调度资源组不支持网络链路或白名单配置：如果您的任务需要特定网络环境，请考虑使用Serverless资源组。
• 内存计算方式：公共调度资源组的内存计算公式为并发数 * 512MB，请根据任务需求合理设置并发数。

通过以上分析和解决方案，您可以有效应对新加坡节点公共调度资源组资源紧张的问题。如果问题持续存在，建议尽快迁移到独享资源组以保障任务的稳定运行。