DataWorks中PANGU_QUOTA_NOT_ENOUGH 错误什么意思？

在DataWorks中，PANGU_QUOTA_NOT_ENOUGH错误通常意味着资源配额不足。

这个错误可能由以下几个原因引起：

1. 资源配额限制：您的账户可能受到了DataWorks资源配额的限制，这可能包括任务数量、调度时间间隔、计算资源等方面的限制。
2. 并发任务数：如果您同时运行的任务数量超过了分配的并发任务配额，可能会出现此错误。
3. 计算资源：使用的资源（如CPU、内存）超出了配额限制，导致报错。
4. 存储资源：如果您的数据存储需求超出了配额，也可能会遇到这个错误。
5. 网络带宽：网络带宽的使用也可能受到配额限制，特别是在大数据量的传输过程中。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 优化查询：检查并优化您的查询语句，减少不必要的资源消耗。
2. 增加配额：联系DataWorks的管理员或支持团队，请求增加资源配额。
3. 使用高性能实例：如果资源限制是性能瓶颈，考虑使用更高性能的计算实例来执行任务。
4. 调整任务执行时间：如果错误是由于并发任务数过多导致的，可以尝试调整任务的执行时间，避免高峰时段。

看起来是计算资源不够 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-quotas-in-the-new-maxcompute-console?spm=a2c4g.11186623.0.i2
，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在阿里巴巴的DataWorks平台中，PANGU_QUOTA_NOT_ENOUGH 这个错误通常意味着当前用户或账号的配额不足。

Pangu是阿里巴巴内部的一个计算资源管理平台，用于管理和调度计算资源。在DataWorks或其他基于Pangu的平台上，每个用户或账号都会有一定的资源配额，包括CPU、内存、存储等资源。当尝试提交一个作业或任务时，如果该任务所需的资源超过了用户当前的配额，就会出现PANGU_QUOTA_NOT_ENOUGH的错误。

解决这个问题的方法通常有以下几种：

1. 申请增加配额：如果确信需要更多的资源来完成任务，可以向相关的管理员或支持团队申请增加配额。
2. 优化任务：检查提交的任务是否可以优化，以减少所需的资源。例如，可以通过优化SQL查询、减少数据读取量或降低并发度来减少资源消耗。
3. 等待资源释放：在某些情况下，可能是因为其他任务正在使用大量资源导致配额不足。可以等待一段时间，让其他任务完成并释放资源后再尝试提交任务。