在DataWorks中，分析同步任务等待资源时间以及了解有多少同步任务是等待数据集成同步资源的情况，主要涉及到对任务执行状态和资源使用情况的监控。以下是对这两个问题的详细分析：
一、DataWorks同步任务等待资源时间分析
等待资源时间的定义：
DataWorks实例的等待资源时间，实际上是任务在等待获取执行所需资源（如计算资源、存储资源等）的时间。这种等待可能源于同时运行的任务过多，导致资源竞争和瓶颈。
等待资源时间并不完全等同于排队的耗时，但可以理解为排队耗时的一部分。当任务需要使用特定资源时，如果该资源正在被其他任务使用，那么任务就需要等待资源可用。
分析等待资源时间的方法：
运维大屏查看：可以通过DataWorks的运维大屏查看公共资源组的使用率，了解当前资源的繁忙程度。
任务节点诊断：在实例节点处右键选择“运行诊断>调度资源”，查看当前运行状态为等待资源的任务及其等待时间。
日志分析：通过查看任务的运行日志，分析任务在等待资源期间的具体行为和时间消耗。
减少等待资源时间的策略：
增加资源：增加计算资源或存储资源，以满足更多任务同时运行的需求。
优化任务调度：合理安排任务的执行顺序和调度时间，避免在高峰时段集中调度大量任务。
精简任务依赖：减少任务之间的依赖关系，降低任务之间的等待时间。
二、同步任务等待数据集成同步资源的情况分析
同步任务等待资源的常见原因：
资源竞争：当多个同步任务同时请求数据集成资源时，可能会因为资源有限而导致部分任务等待。
任务依赖：如果同步任务之间存在依赖关系，那么后续任务会等待前置任务完成并释放资源后才能开始执行。
系统负载：系统整体负载过高时，也会导致任务处理速度下降，从而增加等待时间。
分析等待同步资源任务数量的方法：
任务监控：通过DataWorks的任务监控功能，查看当前处于等待状态的同步任务数量。
资源组管理：在资源组管理页面，可以查看各个资源组的当前使用情况和等待队列中的任务数量。
日志统计：通过对日志进行统计分析，可以计算出一段时间内等待同步资源的任务比例和平均等待时间。
减少等待同步资源任务数量的策略：
优化资源分配：根据任务的优先级和资源需求，合理分配资源组中的资源。
并行处理：对于可以并行处理的同步任务，尽量同时启动多个任务以减少等待时间。
任务拆分：将大型同步任务拆分成多个小型任务，并行执行以提高效率。
总结
在DataWorks中，分析同步任务等待资源时间和了解等待数据集成同步资源的任务数量，对于优化任务执行效率和提高系统性能具有重要意义。通过合理的资源分配、任务调度和依赖管理，可以有效减少等待时间并提高任务执行效率。然而，由于具体的任务执行情况和系统环境可能因实际情况而异，因此需要根据实际情况灵活调整优化策略。