MaxCompute跑着跑着就重新开始跑，这是什么问题啊？

在MaxCompute运行过程中出现任务重新开始的现象，可能是由于数据长尾问题导致的。

首先，数据长尾问题通常是由于数据分布不均匀，导致各个计算节点的工作量不同，整个任务需要等待最慢的节点完成后才能继续前进。在这种情况下，您可能会观察到大部分小作业已经完成，而剩下部分作业仍在运行中。为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 检查日志：通过查看日志来确认是否确实存在数据长尾问题，并分析哪些节点的工作量较大导致整体进度延迟。
2. 优化数据分布：如果可能，尝试对数据进行重新分布或预处理，以便更均匀地分配到各个计算节点上。
3. 调整资源配置：根据任务的需求和数据分布情况，适当增加资源或调整资源配置，以提高计算效率。
4. 使用Spark服务：如果您的任务适合使用Spark计算框架，可以考虑使用MaxCompute Spark服务，它提供了兼容开源的Spark计算服务，支持更丰富的数据处理分析场景。
5. 周期性调度：通过DataWorks提供的可视化方式配置任务工作流和周期性调度执行任务，以确保数据生产和管理的高效稳定。

总的来说，如果上述方法都不能解决问题，建议联系MaxCompute的技术支持团队，以获得更专业的帮助和指导。同时，确保您的环境准备和权限控制符合要求，以便顺利地进行任务开发和执行。

根据你提供的信息可能的原因和解决方法。

1. 数据更新：如果你的 MaxCompute 任务依赖于某些数据源，并且这些数据源在任务运行期间发生了变化，那么任务可能会重新开始。你可以检查数据源是否在任务运行期间被修改或更新。

2. 任务失败：如果任务在运行过程中遇到了错误或异常，它可能会重新开始。你可以查看任务日志以获取更多信息，了解任务失败的原因。

3. 资源限制：如果你的任务需要大量的计算资源，而这些资源在任务运行期间变得不可用，那么任务可能会重新开始。你可以检查任务的资源使用情况，并确保它们满足任务的需求。