大数据计算MaxCompute透露一下，增量数据和历史合并运行时长 会从原来可能是小时级别的到现在?

在大数据计算MaxCompute中，增量数据和历史数据的合并运行时长可以根据具体情况而有所不同。以下是一些常见的情况和对应的运行时长：

少量增量数据：如果增量数据量比较小，通常在分钟级别内就可以完成合并运算。这是因为增量数据量小，计算引擎可以快速处理并合并到历史数据中。

大量增量数据：当增量数据量较大时，合并运行时长可能需要更长的时间。具体的运行时长取决于增量数据的大小、计算引擎的计算能力、集群负载情况等因素。对于大量增量数据，合并运行时长可能会延长到小时级别。

需要注意的是，MaxCompute的计算能力和性能受到多个因素的影响，如集群规模、资源配置、数据规模、计算逻辑复杂度等。因此，无法提供具体的时长范围，而是需要根据实际情况进行评估和测试。

如果您关注合并运行时长的性能问题，可以考虑以下优化策略：

针对增量数据进行分区：将增量数据按照某个关键字段进行分区，可以降低合并运行时长，只对相关的分区数据进行合并处理。

调整集群资源配置：根据实际需求，适当增加集群的计算资源配置，以提高计算能力和并发处理能力。

优化计算逻辑：评估和优化合并过程中的计算逻辑，减少不必要的计算和数据迁移操作，提高运行效率。

并行处理：如果数据允许并行处理，可以考虑将合并操作划分为多个子任务，并行处理各个子任务，从而减少总体的运行时长。

我们是t+1合并，不是实时。实时单链路用flink成本太贵了，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”