帮忙看看大数据计算MaxCompute，我有一给调度，这个问题怎么总是出现呢？

时间长的是这个阶段出现了数据倾斜，大概是是join的问题

可以参考这篇文档检查优化一下：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/data-skew-tuning?spm=a2c4g.11186623.0.i150 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

您好，查阅了MaxCompute官方文档，这里有关于MaxCompute作业运行过程中的常见问题的说明，对于作业运行时长不达预期（作业运行慢），通常由什么原因导致，如何解决都有体现，详细内容可以参考文档：文档

建议您按照文档中提到的三种情况进行排查看是否可以解决您遇到的问题。

这种情况可能是由于以下原因导致的：

1. 数据量过大：如果您的MaxCompute作业处理的数据量非常大，那么它可能需要更长的时间来完成。您可以尝试减少要处理的数据量，例如通过增加分区数或使用更小的窗口函数来减少每个分区中的数据量。

2. 资源不足：如果您的MaxCompute集群中的资源（如CPU、内存等）不足，那么您的作业可能会运行缓慢或失败。您可以尝试增加集群的资源或调整作业的资源分配。

3. 网络延迟：如果您的MaxCompute集群与数据源之间的网络延迟较高，那么您的作业可能会运行缓慢。您可以尝试优化网络连接或使用更快的网络传输方式。

4. 代码问题：如果您的MaxCompute作业的代码存在问题，例如死循环或递归调用等，那么它可能会导致作业运行缓慢或崩溃。您可以检查您的代码并修复任何潜在的问题。

对于大数据计算MaxCompute中作业运行时间过长的问题，以下是一些可能的原因和排查步骤：

1. 资源问题：

   • 计算资源不足：检查当前集群的资源使用情况，如果资源紧张，可能会导致作业等待时间过长。
   • 调度策略不合理：查看作业的优先级和调度设置，确保它们与业务需求相匹配。

2. 数据倾斜：

   • 数据分布不均：如果数据在分区或者分桶上分布不均匀，可能会导致某些worker节点处理的数据量过大，从而影响整体执行效率。
   • JOIN或GROUP BY操作：这些操作容易引发数据倾斜，需要检查相关的SQL语句。

3. 代码或逻辑问题：

   • 错误或低效的SQL查询：检查作业中的SQL语句是否存在错误或者可以优化的地方。
   • 迭代或递归操作：如果有复杂的迭代或递归操作，可能会导致执行时间增加。

4. 日志分析：

   • Logview诊断：通过MaxCompute的Logview功能，查看作业的详细运行日志，查找可能的错误信息或者性能瓶颈。

5. 参数调整：

   • 并发数和并行度：根据实际数据量和资源情况，适当调整作业的并发数和并行度。
   • 其他参数：如超时设置、内存限制等，确保它们不会成为执行效率的瓶颈。

6. 依赖任务：

   • 前置任务延迟：检查该作业是否有依赖的前置任务，如果前置任务延迟或出现问题，也可能影响当前作业的执行。

7. 系统层面问题：

   • 网络延迟或故障：网络问题可能会影响数据的传输和处理速度。
   • 临时存储问题：检查临时存储空间是否充足，如果不足也可能影响作业执行。

为了定位具体问题，你可以按照以下步骤进行：

• 查看作业状态和日志：通过MaxCompute的管理界面或者命令行工具，查看作业的状态和详细日志。
• 分析作业计划和执行情况：检查作业的执行计划，看是否存在明显的性能瓶颈或者资源争抢。
• 监控系统资源：监控集群的CPU、内存、磁盘和网络资源使用情况，看是否存在资源瓶颈。
• 优化SQL和代码：根据日志和执行计划，优化SQL语句或者代码逻辑，减少不必要的计算和IO操作。
• 调整参数和配置：根据实际情况，调整作业的并发数、并行度和其他相关参数。