您好，全表扫描，有什么参数可优化计算时长吗？

• 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。

此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区1群”

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”