DataWorks这里长时间等待资源，请问如何提升性能？

如果DataWorks长时间等待资源，您可以尝试以下方法来提升性能：

1. 优化SQL语句：使用更高效的SQL语句可以减少查询时间。
2. 增加并发数：并发数越高，数据库负载越高。通常，数据库的性能越好，它可以承载的并发数越高。因此，为数据同步作业配置更多的并发数据抽取可能会提高性能。
3. 开启UDF函数表达式缓存：相同的UDF函数表达式只计算一次，这可以提高性能。
4. 调整ODPS SQL模式：根据业务需求，您可以选择金融模式或淘宝模式。金融模式下，某些函数在遇到脏数据时会抛出异常；而淘宝模式下，这些函数会返回NULL。
5. 使用DataWorks数据服务API：这可以为部分数据源表的查询提供查询加速能力，从而提高后续数据服务API在调用和执行时查询原始数据表数据的性能和效率。
6. 考虑技术架构的优化：虽然DataWorks的历次迭代主要集中在性能提升和工程结构的优化上，但探讨如何通过微服务架构来改变DataWorks平台的现实问题仍然是一个值得考虑的方向。

为了提高DataWorks的工作效率，建议您可以考虑以下几点：

1. 检查硬件资源：确保机器有足够的内存、磁盘和CPU资源，以确保所有任务可以顺利运行。
2. 关闭不必要的进程：关闭其他非必要进程，确保DataWorks有足够的资源运行。
3. 调整任务配置：适当调整任务的并发度，以充分利用硬件资源。
4. 将大数据任务分拆为小任务：将大型任务拆分为多个小型任务，以便更快地完成。
5. 使用专用的数据库集群：如果您有很多数据库任务，请考虑使用专用的数据库集群，以便更好地管理和优化资源。

看下这个吧
https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/system-management ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在DataWorks中，如果您遇到了长时间等待资源的情况，您可以尝试以下几种方法来提升性能：

1. 提升资源分配：增加资源池中可分配的资源数量，以便更快地执行任务。这包括但不限于增加物理机的数量、增加内存、磁盘存储等。
2. 配置适当的任务优先级：在提交任务时，可以根据任务的重要程度设置适当的优先级，让重要的任务优先执行。
3. 使用资源调度器：使用资源调度器可以有效地调度资源，确保高优先级的任务得到更多的资源。
4. 合理安排任务：尽量将相似的任务合并在一起，以减少资源的浪费。
5. 使用缓存：使用缓存可以有效提高数据处理速度，减少计算时间和存储空间的使用。