调整并行度:并行度是一种控制执行计算任务的线程数的方法。通过适当调节并行度,可以提高计算效率。在MaxCompute中,您可以通过设置mapreduce.job.total.capacity参数来控制并行度。
使用分区查询:如果您的数据被分区,则可以使用分区查询,这将减少需要扫描的数据量。在MaxCompute中,您可以使用PARTITION语句查询数据分区。
使用索引:如果您的数据存储在支持索引的数据库中,则可以使用索引来加速查询。在MaxCompute中,您可以使用ODPS_INDEX_SELECT函数来实现索引查询。
选择合适的数据压缩方式:合适的数据压缩方式可以降低存储空间,同时也可以提高查询速度。在MaxCompute中,您可以使用不同的压缩方式来优化数据读取速度。
预处理数据:预处理数据是一种将数据分割成更小的块的方法,从而减少读取时间。例如,在Hadoop中,可以使用SequenceFile或Avro文件格式来将数据块化,从而缩短了读取时间。
总体来说,如果您希望优化全表扫描的计算时间,可以尝试调整参数、使用分区查询、使用索引、选择适当的压缩方式和预处理数据等策略。在做出更改之前,需要权衡效果与代价,以便在性能和资源利用之间获得平衡。
有通过以下方法优化计算时长:
Map任务数:可以通过调整odps.mapred.map.tasks参数来增加或减少Map任务数,从而调整并发度。如果数据较少,可以减少Map任务数;如果数据较多,可以增加Map任务数。
压缩:可以通过启用压缩来减少数据的磁盘I/O,从而加快计算速度。
投影:可以通过调整SQL中的SELECT语句,只选取必要的列。
Join优化:如果查询涉及多个表的Join操作,可以通过使用Map Join、Broadcast Join、Semi Join等技术来优化计算速度。
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odps.stage.mapper.split.size;可以把这个参数调小一点,加大一下并发 https://help.aliyun.com/document_detail/96004.html,此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区1群”
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