大数据计算MaxCompute加速为啥感觉是会变慢？

作业慢的原因和DataWorks调度资源是否充足、MaxCompute计算资源是否充足、SQL复杂度以及数据量都有关系，跟查询加速没关系。，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

感觉MaxCompute加速变慢的原因可能有多种。首先，可能是由于数据分布不均导致的长尾问题，即数据在各个节点的分布不均匀，使得最慢的节点成为了整个任务的瓶颈。这种情况下，整个任务需要等待最慢的节点完成后才能继续，因此会感觉到加速效果不明显或者甚至变慢。

其次，MaxCompute的并行度也会影响执行速度。一般情况下，并行度越大，处理速度越快。然而，如果并行度过大，可能会占用过多的系统资源，导致其他任务都在等待资源，从而影响整体的执行速度。

此外，Hologres通过SQE与MaxCompute深度整合，可以提供极致性能的查询加速。在Hologres中加速查询MaxCompute有两种方式：创建外表和导入内表。相比在MaxCompute中直接查询，这两种方式都可以显著提高查询性能。

最后，MaxCompute还支持将MCQA（MaxCompute Query Acceleration）查询作业的运行结果写入临时缓存中。当用户后续执行相同的查询作业时，MaxCompute会优先返回缓存中的结果，从而加快执行速度。

如果大数据计算MaxCompute加速反而变得更慢，这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据量过大：如果你的数据量非常大，那么即使加速也无法解决根本问题，因为处理大量数据本身就是一项繁重的任务。
2. 网络问题：如果网络状况不佳，那么加速可能不会带来太大的效果。这是因为加速主要是通过减少数据传输的时间来提高速度，而网络状况差则会导致数据传输的速度降低。
3. 服务器资源不足：如果服务器资源不足以满足MaxCompute的需求，那么加速也无法取得预期的效果。这是因为加速是建立在服务器能够快速处理数据的基础之上，而资源不足则会导致服务器无法正常运作。

这可能有几个原因：

1. 当前集群正在忙于处理其他作业，导致调度资源不足。在这种情况下，您可以考虑提高MaxCompute项目的并发度，以确保有足够的调度资源来运行您的作业。
2. 数据倾斜可能导致某些任务长时间无法完成，进而影响整个作业的执行速度。您可以检查任务执行情况，并优化数据分布，以避免数据倾斜的发生。
3. 如果您的作业包含大量的shuffle操作，那么磁盘I/O瓶颈也可能会影响整体性能。您可以考虑使用更高效的算法或优化shuffle操作，以减少磁盘I/O的影响。
4. 如果您的作业依赖于外部服务或数据源，那么网络延迟或其他外部因素也可能会影响作业的执行速度。在这种情况下，您可以考虑优化外部组件的性能，以提高整体效率。

受服务构架限制，MaxCompute Tunnel服务在以下几种场景中会出现偶发的请求延迟问题（单次上传、下载10MB数据耗时从秒级增长到分钟级）。

共享Tunnel服务资源用满（CPU/网络带宽）

持续时间：几分钟~几小时。

受服务架构限制无法避免，有强保障需求的用户，可以购买独享资源Tunnel。

客户端到Tunnel服务网络链路不稳定（公网上传/下载）

持续时间：无法评估。

公网稳定性无法保障，稳定性要求高的用户建议使用阿里云内网。

客户端资源用满（CPU/网络带宽）

持续时间：无法评估。

需要用户对客户端物理资源做充分的评估。

客户端代码逻辑不合理（长连接做上传、下载过程有耗时很长的数据处理逻辑）

持续时间：无法评估。

需要用户在代码设计上充分考虑数据传输性能。

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/overview-of-dts?spm=a2c4g.11186623.0.i66